[논문 리뷰] An Overview of Attacks and Defences on Intelligent Connected Vehicles

Mahdi Dibaei, Xi Zheng외 10명|arXiv (Cornell University)|2019. 07. 17.

Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs)참고 문헌 165인용 수 34

한 줄 요약

이 연구는 지능형 연결 차량에 대한 보안 공격을 수집하고 방어를 검토하며, 이를 네 가지 범주로 분류하고 향후 연구 방향을 제시한다.

ABSTRACT

Cyber security is one of the most significant challenges in connected vehicular systems and connected vehicles are prone to different cybersecurity attacks that endanger passengers' safety. Cyber security in intelligent connected vehicles is composed of in-vehicle security and security of inter-vehicle communications. Security of Electronic Control Units (ECUs) and the Control Area Network (CAN) bus are the most significant parts of in-vehicle security. Besides, with the development of 4G LTE and 5G remote communication technologies for vehicle-toeverything (V2X) communications, the security of inter-vehicle communications is another potential problem. After giving a short introduction to the architecture of next-generation vehicles including driverless and intelligent vehicles, this review paper identifies a few major security attacks on the intelligent connected vehicles. Based on these attacks, we provide a comprehensive survey of available defences against these attacks and classify them into four categories, i.e. cryptography, network security, software vulnerability detection, and malware detection. We also explore the future directions for preventing attacks on intelligent vehicle systems.

연구 동기 및 목표

• 지능형 차량 시스템 아키텍처 및 보안 요구사항에 대한 개요를 제시한다.
• 차량 내 및 차량 간 통신과 VANETs에 대한 주요 공격을 식별한다.
• 이 네 가지 범주에 걸친 이러한 공격에 대한 방어 메커니즘을 조사하고 분류한다.
• 지능형 차량 시스템의 보안을 강화하기 위한 향후 방향을 제시한다.

제안 방법

• 고품질 소스(지난 10년)에서 지능형 차량 시스템 및 VANETs에 관한 문헌을 검토한다.
• ECUs, CAN 버스, V2X 통신에 영향을 미치는 공격과 취약점을 분류한다.
• 방어책을 암호학, 네트워크 보안, 소프트웨어 취약점 탐지, 맬웨어 탐지로 묶는다.
• 소형 경량 인증 및 딥러닝 기반의 소프트웨어 정의 보안과 같은 미래 연구 방향을 종합한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 차량 시스템의 최첨단 상태는 무엇인가?
• RQ2 차량 시스템 보안에 있어 고유한 연구 과제는 무엇인가?
• RQ3 주요 솔루션과 그 장단점은 무엇인가?
• RQ4 보안을 향상시키기 위한 유망한 솔루션은 무엇인가?

주요 결과

• 본 논문은 인증, 무결성, 프라이버시, 가용성 등 지능형 차량 시스템 아키텍처와 보안 요건의 체계적인 분류를 제공한다.
• DoS, DDoS, black-hole, grey-hole, 재생 공격(replay), Sybil 공격 등을 포함한 차량 네트워크에 대한 공격을 분류한다.
• 방어책은 암호학, 서명/이상 탐지, 소프트웨어 취약점 탐지, 맬웨어 탐지로 분류된다.
• 향후 방향으로 경량 인증, 3GPP/소프트웨어 정의 보안, 딥러닝 기반 탐지 메커니즘이 제안된다.
• 본 연구는 차량 내 및 차량 간 통신의 보안 방어가 공격 대비 상대적으로 충분히 탐구되지 않았음을 강조한다.