Rilevamento anomalie sul bus CAN con Machine Learning: identificare spoofing e replay attack

Le reti CAN sono nate negli anni '80 prive di difese native: vince l'ID con priorità numerica e chiunque può trasmettere. Collegando l'auto al cloud, gli hacker passano dal modem al telaio. Questo articolo illustra una pipeline ML capace di verificare ogni trama in meno di 50 microsecondi.

Feature engineering sui tempi di inter-arrivo al microsecondo

Il contenuto grezzo dei pacchetti CAN è ostico per i modelli ML per via dei campi bit compatti. La metrica più affidabile è il delta dei timestamp hardware (`Delta_t = t_n - t_{n-1}`). Una finestra di 16 rilevazioni per ID mappa la deriva del quarzo della centralina autentica. L'iniezione di pacchetti da un chip esterno altera questa firma fisica, attivando all'istante l'allarme.

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