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    CTGAN 및 XGBoost를 활용한 SOME/IP 네트워크 비정상 행위 탐지 프레임워크 = Anomaly Detection Framework for SOME/IP Networks Using CTGAN and XGBoost

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    CTGAN 및 XGBoost를 활용한 SOME/IP 네트워크 비정상 행위 탐지 프레임워크 김 서 연 순천향대학교 대학원 모빌리티융합보안학과 지도교수 정 재 열 차량 내 이더넷 기반 통신을 위해 SOA 기반으로 설계된 미들웨어 프로토콜 인 SOME/IP가 채택되었다. 그러나 SOME/IP는 설계 단계에서 보안 메커니즘이 충분히 고려되지 않아 인증 및 암호화 부재로 인해 패킷 도청, 중간자 공격, 악성 패킷 전송 등 다양한 보안 취약점에 노출되어 있다. 특히 SOME/IP-SD는 IP 주소와 MAC 주소와 같은 식별 정보를 UDP 멀티캐스트로 전송하여 공격자 가 접근할 가능성을 높인다. 본 연구에서는 SOME/IP 프로토콜의 보안 취약점 을 분석하기 위해 SOME/IP 대상 Fuzzer를 개발하여 해당 취약점을 분석하고 공격 시나리오를 구축하였다. 이를 바탕으로, SOME/IP 침입 탐지 프레임워크 를 제안한다. 제안된 프레임워크는 SOME/IP 통신 과정에서 발생할 수 있는 비 정상 패턴을 탐지하며, 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 CTGAN을 활용하 여 비정상 데이터를 생성하고 학습 데이터의 다양성을 확보한다. 또한, XGBoost 알고리즘을 통해 높은 정확도의 비정상 행위 탐지 모델을 구축한다.
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    CTGAN 및 XGBoost를 활용한 SOME/IP 네트워크 비정상 행위 탐지 프레임워크 김 서 연 순천향대학교 대학원 모빌리티융합보안학과 지도교수 정 재 열 차량 내 이더넷 기반 통신을 위해 SOA 기반으로...

    CTGAN 및 XGBoost를 활용한 SOME/IP 네트워크 비정상 행위 탐지 프레임워크 김 서 연 순천향대학교 대학원 모빌리티융합보안학과 지도교수 정 재 열 차량 내 이더넷 기반 통신을 위해 SOA 기반으로 설계된 미들웨어 프로토콜 인 SOME/IP가 채택되었다. 그러나 SOME/IP는 설계 단계에서 보안 메커니즘이 충분히 고려되지 않아 인증 및 암호화 부재로 인해 패킷 도청, 중간자 공격, 악성 패킷 전송 등 다양한 보안 취약점에 노출되어 있다. 특히 SOME/IP-SD는 IP 주소와 MAC 주소와 같은 식별 정보를 UDP 멀티캐스트로 전송하여 공격자 가 접근할 가능성을 높인다. 본 연구에서는 SOME/IP 프로토콜의 보안 취약점 을 분석하기 위해 SOME/IP 대상 Fuzzer를 개발하여 해당 취약점을 분석하고 공격 시나리오를 구축하였다. 이를 바탕으로, SOME/IP 침입 탐지 프레임워크 를 제안한다. 제안된 프레임워크는 SOME/IP 통신 과정에서 발생할 수 있는 비 정상 패턴을 탐지하며, 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 CTGAN을 활용하 여 비정상 데이터를 생성하고 학습 데이터의 다양성을 확보한다. 또한, XGBoost 알고리즘을 통해 높은 정확도의 비정상 행위 탐지 모델을 구축한다.

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    목차 (Table of Contents)

    • 제1장 서론 1
    • 제 2 장 관련 연구 4
    • 제 3 장 배경 12
    • 제 1 절 전통적인 차량 네트워크 통신 프로토콜 12
    • 제 2 절 차량용 이더넷 통신 프로토콜 14
    • 제1장 서론 1
    • 제 2 장 관련 연구 4
    • 제 3 장 배경 12
    • 제 1 절 전통적인 차량 네트워크 통신 프로토콜 12
    • 제 2 절 차량용 이더넷 통신 프로토콜 14
    • 제 3 절 SOME/IP 및 발생 가능 취약점 18
    • 제 4 절 불균형 데이터 처리를 위한 샘플링 기법 33
    • 제 5 절 CTGAN 40
    • 제 4 장 제안하는 프레임워크 43
    • 제 1 절 특징정보 추출 (Feature Extraction) 44
    • 제 2 절 특징정보 선정 (Feature Selection) 53
    • 제 3 절 특징 벡터 생성 (Feature Vector Generation) 58
    • 제 4 절 CTGAN 기반 데이터 샘플링 60
    • 제 5 절 이상 탐지 (Anomaly Detection) 68
    • 제 5 장 SOME/IP 네트워크 공격 시뮬레이션 72
    • 제 1 절 환경 구축 72
    • 제 2 절 SOME/IP 퍼즈 테스트 74
    • 제 3 절 공격 시나리오 구축 77
    • 제 6 장 실험 85
    • 제 1 절 데이터셋 생성 85
    • 제 2 절 이상 탐지 모델 및 데이터 생성 모델 91
    • 제 3 절 특징정보 선정 실험 93
    • 제 4 절 최종 성능 100
    • 제 7 장 결론 106
    • 참 고 문 헌 109
    • Appendix 118
    • ABSTRACT 129
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