[論文レビュー] A Survey on AI/ML-Driven Intrusion and Misbehavior Detection in Networked Autonomous Systems: Techniques, Challenges and Opportunities

Opeyemi Ajibuwa, Bechir Hamdaoui+1 more|arXiv (Cornell University)|May 8, 2023

Network Security and Intrusion Detection被引用数 8

ひとこと要約

特になし

ABSTRACT

AI/ML-based intrusion detection systems (IDSs) and misbehavior detection systems (MDSs) have shown great potential in identifying anomalies in the network traffic of networked autonomous systems. Despite the vast research efforts, practical deployments of such systems in the real world have been limited. Although the safety-critical nature of autonomous systems and the vulnerability of learning-based techniques to adversarial attacks are among the potential reasons, the lack of objective evaluation and feasibility assessment metrics is one key reason behind the limited adoption of these systems in practical settings. This survey aims to address the aforementioned limitation by presenting an in-depth analysis of AI/ML-based IDSs/MDSs and establishing baseline metrics relevant to networked autonomous systems. Furthermore, this work thoroughly surveys recent studies in this domain, highlighting the evaluation metrics and gaps in the current literature. It also presents key findings derived from our analysis of the surveyed papers and proposes guidelines for providing AI/ML-based IDS/MDS solution approaches suitable for vehicular network applications. Our work provides researchers and practitioners with the needed tools to evaluate the feasibility of AI/ML-based IDS/MDS techniques in real-world settings, with the aim of facilitating the practical adoption of such techniques in emerging autonomous vehicular systems.

研究の動機と目的

• 提供されたソースには研究目的に関する情報がありません。
• ソースにはNetworked Autonomous SystemsまたはAI/MLベースの侵入検知に関する文脈が含まれていません。
• 提供された材料から動機や目標を特定できません。

提案手法

• 提供されたソースには方法論が記述されていません。
• この文書はテンプレート/チュートリアルであり、研究論文ではないため、技術や式を報告できません。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 提供された資料には研究質問が含まれていません。
• RQ2 与えられたソースから具体的なRQsを特定できません。

主な発見

• 提供されたソースにはいかなる発見も報告されていません。
• 提供された内容には定量的な結果や比較は含まれていません。