AI-based CAN bus analyzer/simulator system for in-vehicle networks
AI tabanlı araç içi ağlar için CAN bus analizör/simülatör sistemi
- Tez No: 977781
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA GÖK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kontrolör Alan Ağı (CAN) trafiğini analiz ve simüle etmek, kod çözme işleminin genellikle araç üreticilerine tescilli formatlara bağlı olması ve operatörün manuel çabasını gerektirmesi nedeniyle güç işlemlerdir. Bu tezde kod çözme işleminden sonra ön işlemeyi standartlaştıran, çapa sinyallerini sınıflandıran, çok sayıda bilinmeyen sinyali yeniden oluşturan, sınırlı bir skor füzyonu aracılığıyla anlamsal atama yapan ve protokole uygun izleri yeniden kodlayan otomatik bir makine öğrenmesi çerçevesi önerilmektadır. Tezde aynı zamanda derin öğrenme yöntemlerinin etkinliği de araştırılmıştır. Sistem ayrıca, saldırı tespit sistemi (IDS) araştırmaları için isteğe bağlı çekişmeli enjeksiyonu da desteklemektedir. Önerilen sistem ağır vasıta araçlarda kullanılan bir CAN protokolü olan SAE J1939 trafiği kullanılarak test edilmiştir. Halka açık J1939 veri setleri üzerinde değerlendirildiğinde, ağaç tabanlı sınıflandırıcılar %98,4–99,6 doğruluk oranına ulaşmakta ve çoklu sinyal yeniden yapılandırması, temsili bir çalıştırmada 23 sinyali eşleştirmektedir. Bu çerçeve, tersine mühendislik için güçlü, hesaplama açısından verimli bir temel ve IDS kıyaslamasını ilerletmek amacıyla gerçekçi ve çekişmeli CAN izleri oluşturmak için tekrarlanabilir bir olanak sağlar. Eğitim sırasında, J1939 DBC'lerini yalnızca gözetim için temel gerçeklik alan sınırlarını türetmek amacıyla kullanıyoruz; çıkarım aşamasında ise sistem, etiketsiz, simgeleştirilmiş veri yüklerini tüketir ve bir DBC gerektirmez.
Özet (Çeviri)
Analyzing and simulating Controller Area Network (CAN) traffic remain challenging because decoding often depends on proprietary formats and manual effort. This thesis propose an automated machine-learning framework for SAE~J1939 traffic that, after decoding, standardizes preprocessing, classifies anchor signals, reconstructs multiple unknown signals, assigns semantics via a bounded score fusion, and re-encodes protocol-valid traces. The system also supports optional adversarial injection for intrusion detection (IDS) research. Evaluated on public J1939 datasets from heavy-duty vehicles, tree-based classifiers reach 98.4–99.6 % accuracy, and multi-signal reconstruction attains (R^2>0.90). In a representative run, signal matching 23 signals matching. The framework provides a strong, computationally efficient baseline for reverse engineering and a reproducible facility for generating realistic and adversarial CAN traces to advance IDS benchmarking. During training, This work uses J1939 DBCs only to derive ground-truth field boundaries for supervision; at inference, the system consumes unlabeled, tokenized payloads and does not require a DBC.
Benzer Tezler
- İnsansız hava aracı için bir borda bilgisayarının mimarisi ve tasarımı
Başlık çevirisi yok
SAİT N. YURT
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. T. BERAT KARYOT
- Yüksek güçlü IGBT'ler için kapı sürme devresi
Gate drive circuit for high power IGBTs
OSMAN TANRIVERDİ
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ YILDIRIM
- Otomotiv sektöründe parça kontrolü için yapay zekâ destekli yazılım geliştirilmesi
Development of ai-supported software for part inspection in the automotive industry
ONUR ARDIÇ
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKÇEN ÇETİNEL
- Effects of bus priority methods on adjacent mixed traffic
Karma trafik akışında otobüs önceliği yöntemlerinin etkileri
NIMA DADASHZADEH
Doktora
İngilizce
2019
Trafikİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT ERGÜN
- Traffic and mobility aware delay modeling for software-defined networks (SDN)
Yazılım tanımlı ağlar için trafik ve hareket duyarlı gecikme modeli
MÜGE ÖZÇEVİK
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BERK CANBERK