Дослідження безпеки автомобільної мережі з використанням машинного навчання
Автор: Вінниченко Віталій Вікторович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Комп'ютерні системи управління рухомими об'єктами (автомобільний транспорт)
Інститут: Інститут комп'ютерних технологій, автоматики та метрології
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2021-2022 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Підключені до мережі транспортні засоби в даний час представляють собою поєднання можливостей в області маркетингу та загроз автомобільної безпеки, оскільки автомобільні технології, що з’явилися багато десятиліть тому, такі як мережа контролерів (CAN), в кінцевому підсумку підключені до віддалених середовищ. Машинне навчання (ML) поступово впроваджується, оскільки воно забезпечує більшу надійність і адаптивність для виявлення і пом’якшення кібер-небезпек сьогодення. Однак складність завдань і упередженість, властиві завданням які вирішує машинне навчання, можуть ускладнити обгрунтування того, як виконувалося і перевірялося прийняття критично важливих для безпеки рішень. Об’єкт дослідження - локальна мережа контролерів, яка є використовувана у всіх сучасних автомобілях. Предмет дослідження - кібербезпека локальної мережі контролерів. Мета дослідження - проведення аналізу існуючих автоматизованих систем керування та моделей загроз їх безпеці. Проаналізувати здійснені міжнародні кібератаки, а також в Україні. Запропонувати безпечні рішення для промислових систем. Результат роботи - запропоновано модульну інфраструктуру машинного навчання для систем виявлення вторгнень на основі CAN. Ключові слова - Controller Area Network, машинне навчання, виявлення вторгнень, автомобільні мережі. Перелік використаних джерел 1. McKinsey & Company, «What’s drive the connected car», 2014. 2. OICA, «Кількість легкових та комерційних транспортних засобів, які використовувалися в усьому світі з 2006 по 2015 рік», 2015. 3. F. Yang, S. Wang, J. Li, Z. Liu, and Q. Sun, “An Overview of Internet of Vehicles”, China Communications, vol. 11, № 2014. № 10. С. 1–15.