CAN および CAN-FD バスは 1980 年代に設計されたため、セキュリティ機構が一切考慮されていません。ID の数値だけで優先度が決まり、接続された全ノードが任意のメッセージを偽造送信できます。コネクテッドカーの普及に伴い、通信ユニットからシャシー系バスへの横展開攻撃が現実の脅威となっています。本稿では、1 パケットあたり 50μs 未満で処理を完遂する超高速な車載 ML 侵入検知エンジンの構築法を解説します。
生の CAN ペイロードはビット単位で詰め込まれているため、機械学習モデルで直接解析するのは非効率です。侵入検知において最も決定的な特徴量は、ハードウェア時間差（`Delta_t = t_n - t_{n-1}`）です。各 CAN ID ごとに 16 サンプルの移動窓を保持することで、正規 ECU が持つ水晶発振器固有の物理的周波数ドリフト（クロックジッター特性）を精確に捉えます。外部の不正チップから偽造メッセージが注入された瞬間、この物理的シグネチャが崩れ、ML 分類器が即座に不正を判定します。