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차량 이상징후 탐지 방법으로서,상기 차량에서 발생하는 정상 데이터를 획득하는 단계;상기 획득한 정상 데이터를 전처리하는 단계;상기 전처리한 정상 데이터를 사전 학습된 제1 뉴럴 네트워크 모델에 입력하여 의사 정상 데이터(pseudo normal data)를 생성하는 단계;상기 생성한 의사 정상 데이터에 기초하여 제2 뉴럴 네트워크 모델을 학습시키는 단계; 및상기 차량에서 발생하는 데이터를 상기 학습된 제2 뉴럴 네트워크 모델에 입력하여 상기 차량의 이상징후를 탐지하는 단계;를 포함하는,차량 이상징후 탐지 방법
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제1 항에 있어서,상기 정상 데이터를 획득하는 단계는,정상적인 상태의 차량에서 발생하는 CAN(Controller Area Network) 트래픽 데이터를 획득하는,차량 이상징후 탐지 방법
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제1 항에 있어서,상기 정상 데이터를 전처리하는 단계는,상기 정상 데이터에 포함된 CAN 메시지들로부터 CAN ID를 추출하는 단계; 및상기 추출한 CAN ID를 기초로 하여 CAN ID 시퀀스(sequence)를 생성하는 단계;를 포함하는,차량 이상징후 탐지 방법
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제1 항에 있어서,상기 의사 정상 데이터를 생성하는 단계는,상기 전처리한 정상 데이터를 상기 사전 학습된 제1 뉴럴 네트워크 모델에 입력하는 단계; 및상기 사전 학습된 제1 뉴럴 네트워크 모델을 통해, 상기 정상 데이터에 포함되는 각 CAN ID의 다음에 나타나는 CAN ID를 예측하여 의사 정상 데이터를 생성하는 단계;를 포함하는,차량 이상징후 탐지 방법
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제4 항에 있어서,상기 전처리한 정상 데이터를 상기 사전 학습된 제1 뉴럴 네트워크 모델에 입력하는 단계는,임의의 CAN ID 또는 CAN ID 시퀀스를 포함하는 정상 데이터를 상기 사전 학습된 제1 뉴럴 네트워크 모델에 입력하는,차량 이상징후 탐지 방법
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제4 항에 있어서,상기 의사 정상 데이터를 생성하는 단계는,상기 정상 데이터에 포함되는 각 CAN ID의 다음에 나타나는 CAN ID의 확률 분포(probability distribution)에 따라 다음 CAN ID를 예측하여 선택하는,차량 이상징후 탐지 방법
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제6 항에 있어서,상기 의사 정상 데이터를 생성하는 단계는,상기 다음 CAN ID를 선택할 때, 균일 분포(uniform distribution)에 따라 임의의 CAN ID를 선택하여 노이즈를 추가하는,차량 이상징후 탐지 방법
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제7 항에 있어서,상기 노이즈를 추가할 때, 미리 설정된 노이즈 비율에 기초하여 상기 균일 분포로 임의의 CAN ID를 선택하는,차량 이상징후 탐지 방법
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제1 항에 있어서,상기 제1 뉴럴 네트워크 모델은,상기 정상 데이터로부터 추출된 CAN ID 또는 CAN ID 시퀀스가 입력되면 상기 입력된 CAN ID 또는 CAN ID 시퀀스의 다음에 나타나는 CAN ID에 대한 확률 분포를 예측하도록 사전 학습되는,차량 이상징후 탐지 방법
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제1 항에 있어서,상기 제2 뉴럴 네트워크 모델을 학습시키는 단계는,상기 전처리한 정상 데이터와 상기 의사 정상 데이터를 상기 제2 뉴럴 네트워크 모델에 입력하여 상기 의사 정상 데이터를 비정상 데이터로 분류하도록 학습되는,차량 이상징후 탐지 방법
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제1 항에 있어서,상기 제2 뉴럴 네트워크 모델을 학습시키는 단계는,상기 전처리한 정상 데이터와 추가로 획득한 공격 유형의 힌트 데이터를 상기 제2 뉴럴 네트워크 모델에 입력하여 상기 공격 유형의 힌트 데이터를 비정상 데이터로 분류하도록 학습되는,차량 이상징후 탐지 방법
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제1 항에 있어서,상기 차량의 이상징후를 탐지하는 단계는,상기 차량에서 발생하는 데이터를 획득하는 단계;상기 획득한 데이터를 전처리하는 단계; 및상기 전처리한 데이터를 사전 학습된 제2 뉴럴 네트워크 모델에 입력하여 정상 데이터 또는 비정상 데이터로 분류하여 상기 차량의 이상징후를 탐지하는 단계;를 포함하는,차량 이상징후 탐지 방법
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제12 항에 있어서,상기 차량에서 발생하는 데이터를 획득하는 단계는,비정상 및 정상적인 상태의 차량에서 발생하는 CAN(Controller Area Network) 트래픽 데이터를 획득하는,차량 이상징후 탐지 방법
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컴퓨터 판독가능 저장 매체 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 하나 이상의 프로세서에서 실행되는 경우, 차량의 이상징후를 탐지하기 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하며, 상기 동작들은:상기 차량에서 발생하는 정상 데이터를 획득하는 동작;상기 획득한 정상 데이터를 전처리하는 동작;상기 전처리한 정상 데이터를 사전 학습된 제1 뉴럴 네트워크 모델에 입력하여 의사 정상 데이터(pseudo normal data)를 생성하는 동작;상기 생성한 의사 정상 데이터에 기초하여 제2 뉴럴 네트워크 모델을 학습시키는 동작; 및상기 차량에서 발생하는 데이터를 상기 학습된 제2 뉴럴 네트워크 모델에 입력하여 상기 차량의 이상징후를 탐지하는 동작;을 포함하는,컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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차량 이상징후 탐지 방법을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치로서,하나 이상의 코어를 포함하는 프로세서; 및메모리;를 포함하고,상기 프로세서는,상기 차량에서 발생하는 정상 데이터를 획득하고,상기 획득한 정상 데이터를 전처리하며,상기 전처리한 정상 데이터를 사전 학습된 제1 뉴럴 네트워크 모델에 입력하여 의사 정상 데이터(pseudo normal data)를 생성하고,상기 생성한 의사 정상 데이터에 기초하여 제2 뉴럴 네트워크 모델을 학습시키며, 그리고상기 차량에서 발생하는 데이터를 상기 학습된 제2 뉴럴 네트워크 모델에 입력하여 상기 차량의 이상징후를 탐지하는,컴퓨팅 장치
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