EASI: идентификация отправителя на основе характеристик границ на платформах с ограниченными ресурсами для автомобильных сетей

В транспортных средствах внутренние электронные блоки управления (ECU) становятся всё более уязвимыми для атак через беспроводные соединения по мере развития цифровизации. Получив контроль над ECU, злоумышленник может отправлять сообщения во внутреннюю шину транспортного средства и тем самым управлять различными функциями автомобиля. Особенно опасен доступ к сети контроллеров (Controller Area Network, CAN) — наиболее широко используемой шинной технологии, поскольку через неё осуществляется управление торможением и рулевым управлением. Однако современные приёмники не способны идентифицировать отправителя кадра. Добавление механизмов аутентификации кадров, например с использованием кодов аутентификации сообщений (Message Authentication Codes, MAC), возможно лишь в ограниченной степени из-за сниженной пропускной способности, малого размера полезной нагрузки и ограниченных вычислительных ресурсов. Для решения этой проблемы было предложено анализировать аналоговые различия сигнала CAN, чтобы определить фактического отправителя. Некоторые ранее разработанные подходы обеспечивают высокие показатели идентификации и обнаружения, однако требуют высокой частоты дискретизации и значительных вычислительных затрат. С помощью EASI нам удалось существенно снизить необходимые ресурсы и одновременно достичь показателя идентификации 99,98% без ложноположительных результатов на прототипной системе и двух серийных автомобилях. По сравнению с наиболее ресурсоэффективным из известных подходов нам удалось уменьшить объём памяти и вычислительные требования в 168 и 142 раза соответственно. Кроме того, мы продемонстрировали осуществимость EASI и впервые показали, что идентификация отправителя по напряжению может быть реализована на платформах с ограниченными ресурсами с использованием комплексных характеристик сигнала. Благодаря облегчённой архитектуре классификация выполняется менее чем за 100 мкс, а время обучения составляет 2,61 секунды. Мы также показали, что система способна адаптироваться к постепенным изменениям сигнала во время работы. Поскольку экономическая эффективность имеет первостепенное значение в автомобильной промышленности из-за больших объёмов производства, достигнутые улучшения являются значимыми и необходимыми для реализации идентификации отправителя.