물리적 CAN 및 CAN-FD 통신망은 1980년대에 설계되어 보안 체계가 전혀 존재하지 않습니다. 수치적 ID 우선순위에 따라 버스가 독점되며, 모든 연결 노드가 임의의 메시지를 브로드캐스팅할 수 있습니다. 5G 통신 모듈이 탑재되면서 텔레매틱스 제어기를 경유한 섀시 버스 침투 위험이 크게 증가했습니다. 본 문서에서는 프레임당 50마이크로초 이내에 실시간 침입을 판별하는 초고속 임베디드 머신러닝 이상 탐지 파이프라인을 제시합니다.
원시 CAN 페이로드는 비트 단위로 압축되어 있어 머신러닝 모델이 직접 학습하기에 적합하지 않습니다. 침입 탐지에 있어 가장 결정적인 특징은 하드웨어 수신 타임스탬프 차이(`Delta_t = t_n - t_{n-1}`)입니다. 각 CAN ID별로 16개의 슬라이딩 윈도우를 유지하면 원래 정상 ECU에 탑재된 수정 발진기(Quartz Oscillator) 고유의 미세한 클록 드리프트 물리적 지문을 정확히 포착할 수 있습니다. 해커가 외부 칩을 통해 패킷을 무단 주입하는 순간 이 물리적 시계 지문이 왜곡되므로, 경량 머신러닝 분류기가 이를 즉각 식별해냅니다.