Use of hardware fingerprinting for intrusion detection in avionics systems
Aviyonik sistemlerde saldiri tespiti için donanim parmak izi kullanimi
- Tez No: 945143
- Danışmanlar: PROF. DR. NAZİFE BAYKAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Yeni nesil havacılık platformlarının ortaya çıkmasıyla birlikte, daha önce dış ağlardan izole edilmiş olan sistemler artık saldırılara maruz kalmaktadır. Geleneksel havacılık iletişim hatları ve aviyonik sistemler, MIL-STD-1553 standardı gibi, güvenlik gereksinimleri göz önünde bulundurulmadan geliştirilmiştir, çünkü dış saldırılar kapalı mimarileri nedeniyle olasılık dışı olarak değerlendirilmiştir. MIL-STD-1553, ticari, askeri ve uzay havacılık platformlarında yaygın bir şekilde uygulanmış olup, güvenlik endişelerinin büyük ölçüde göz ardı edildiği bir iletişim hattıdır. Ancak, bu dokunulmazlık düşüncesinin yanlış olduğu zamanla kanıtlanmıştır. Uçak sistemleri, dış ağlarla giderek daha fazla bağlantı kurdukça, operasyonel etkinliklerini tehdit eden saldırılara karşı daha savunmasız hale gelmektedir. Donanım ve yazılım değişiklikleri gerektiren güvenlik önlemleri eklemek, özellikle eski sistemler için maliyetli ve karmaşık sertifikasyon sorunlarına yol açmaktadır. Bu değişiklikleri gerektirmeyen Saldırı Tespit Sistemleri, popüler bir çözüm olarak öne çıkmaktadır. Bu çalışma, MIL-STD-1553 iletişiminin güvenliğini, Donanım Parmak İzi Tabanlı bir Saldırı Tespit Sistemi entegrasyonu ile artırmayı amaçlamaktadır. Araştırma, makine ve derin öğrenme tekniklerinin, veri yolundaki yetkisiz cihazları tespit etme etkinliğini değerlendirmektedir. Denetimli öğrenme yöntemleri, mükemmel sınıflandırma doğruluğu elde etmiş ve hassasiyet, duyarlılık ve F1-puanı gibi metriklerde üstün başarı göstermiştir; buna karşın, denetimsiz yöntemler, anomali tespitinde sınırlı başarı göstermiştir. Ayrıca, performansı artırmak için öznitelik azaltma süreci uygulanmış, denetimli yöntemler daha az öznitelik ile yüksek doğruluk sağlarken, denetimsiz yöntemlerin performansında düşüş yaşandığı görülmüştür. Son olarak, çalışma, senkronizasyon sinyallerinin zaman içindeki kararlılığını araştırarak, bu sinyallerin tutarlı kaldığını ve cihazın benzersiz özelliklerinin güvenilirliğini desteklediğini bulmuştur.
Özet (Çeviri)
With the emergence of next-generation avionic platforms, systems that were previously isolated from external networks are now exposed to attacks. Traditional aviation communication buses and avionics systems, such as the MIL-STD-1553 standard, were developed without considering security requirements, as external attacks were deemed improbable due to their closed architecture. MIL-STD-1553, widely implemented across commercial, military, and aerospace avionic platforms, is a communication bus where security concerns were largely overlooked. However, this notion of invulnerability has since been disproven. As aircraft systems become more interconnected with external networks, they are increasingly vulnerable to attacks that threaten operational effectiveness. Implementing security measures, which require hardware and software modifications, results in costly and complex certification challenges, particularly for legacy systems. Intrusion Detection Systems (IDS) have gained popularity as a solution, as they do not require hardware or software modifications. This study aims to enhance the security of MIL-STD-1553 communication by integrating a Hardware Fingerprinting-Based IDS. The research evaluates the effectiveness of machine and deep learning techniques in detecting unauthorized devices on the bus. Supervised learning methods achieved perfect classification accuracy, excelling in precision, recall, and F1-score, while unsupervised methods showed limited success in anomaly detection. Additionally, a feature reduction process was applied to improve performance, revealing that supervised methods maintained high accuracy with fewer features, while unsupervised methods saw performance decline. Lastly, the study investigates the stability of synchronization signals over time, finding they remain consistent, supporting the reliability of the device's unique characteristics.
Benzer Tezler
- Use of radiofrequency (RF) fingerprinting for device authorizations
Radyo frekansı (RF) parmak izi kullanarak cihaz yetkilendirmesi
RAİF İYİPARLAKOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. YASER DALVEREN
- Düşük maliyetli alıcılarda RF parmak izi oluşturma yöntemine dayalı kablosuz vericilerin kimlik tespiti
Identification of wireless transmitters based on RF fingerprinting in low-end receivers
ABDULLAH ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SELÇUK TAŞCIOĞLU
- Kapalı alan konum belirleme ve navigasyon tekniklerinin farklı uygulama alanlarında etkin kullanımına ilişkin bir süreç modeli yaklaşımı
A process model approach for efficient use in different applications of closed area positioning and navigation techniques
YUNUS BAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CANER GÜNEY
- A generalized localization framework for terrestrial and aerial systems
Kara ve hava sistemleri için genel bir konumlandırma çerçevesi
SALİHA BÜYÜKÇORAK EDİBALİ
Doktora
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNEŞ KARABULUT KURT
- Mobile device identification via sensor fingerprinting based on user behavior analysis
Kullanıcı alışkanlıklarına dayalı sensör tabanlı parmak izi sistemi ile akıllı cihaz tanıma
KADRİYE DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM DURMAZ İNCEL