Kalman Filter-based Attack Detection Algorithm Estimating Sensor Data for Intrusion Detection System in Controller Area Network
Jeongyun Kim, Sang-Uk Sagong · Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society · 2025
현대의 자동차에는 다수의 전자 제어기가 탑재되어 있다. 전자 제어기는 자동차 내부 네트워크를 이용하여 자동차 제어에 필요한 정보를 서로 교환한다. 자동차 내부 네트워크 프로토콜은 자동차의 센서와 제어 정보를 암호화하지 않는다. 또한 전자 제어기는 수신한 메시지를 송신한 전자 제어기를 인증하지 않으므로, 보안 측면에서 취약하다. 현대의 자동차에 외부 접점을 가지고 있는 전자 제어기가 탑재되고, 이 전자 제어기를 이용한 사이버 공격이 시연되고 있다. 사이버 공격을 탐지하기 위해서, 차량의 물리적 운동 특성을 이용하는 침입 탐지 시스템이 연구되고 있다. 차량의 속도 및 바퀴 속도 간 상관도를 추적하여 공격을 탐지할 수 있는데, 이러한 센서 데이터에 잡음이 더해질 수 있다. 이 잡음으로 인해 침입 탐지 시스템은 정상 상황을 공격으로 잘못 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 칼만 필터를 이용하여 센서에 추가되는 잡음의 영향을 최소화하여, 침입 탐지 시스템의 오탐지 확률을 낮출 수 있는 기법을 제안한다. 또한 차량를 제어하는 신호와의 상관도를 함께 분석한다. 실제 토요타 캠리에서 수집된 CAN 메시지 데이터를 이용하여, 제안하는 침입 탐지 시스템의 성능을 검증한다. 제안한 침입 탐지 시스템이 가장 높은 상관도를 보여주는 것을 확인하였고, 이는 오탐지 확률이 줄어든 것을 의미한다.