자율주행 ECU의 보안성 평가를 위한 HILS 환경개발 및 시뮬레이션
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
KDC
556
자료형태
학술저널
수록면
1384-1389(6쪽)
제공처
The advancement of autonomous driving technology plays a pivotal role in transforming the driving environment and enhancing the efficiency and convenience of vehicle operation. However, autonomous driving systems are composed of various Electronic Control Units (ECUs) connected through networks, making them susceptible to security attacks such as hacking. These attacks can lead to severe consequences, including system manipulation and personal data breaches, highlighting the critical issue of security.
As a result, evaluating the security of autonomous driving systems is of utmost importance. Security evaluation involves thorough validation of various attack scenarios and threat models for ECUs to identify potential vulnerabilities and weaknesses. To achieve this, our research leverages Hardware-in-the-Loop (HIL) simulation and the Controller Area Network (CAN) Fuzzer technique.
HIL simulation is a robust method that combines real hardware and software components to conduct experiments under conditions closely resembling actual operating environments. In this study, we establish an HIL simulation environment to simulate the interaction between an autonomous driving logic-equipped vehicle model and ECUs. The CAN Fuzzer is a tool that transmits massive input data to ECUs via the CAN communication protocol, generated randomly. Such input data is employed for modeling unexpected and attack scenarios. Fuzzer, in conjunction with the connected CAN bus network, evaluates how ECUs respond to attacks.
The primary objective of this study is to develop a methodology for assessing the security of autonomous driving ECUs by combining HIL simulation and the CAN Fuzzer technique. This methodology encompasses the detection of potential security vulnerabilities and the assessment of exploitability, among various factors, including emergency response calculation.
Therefore, in this paper, we conduct research involving HIL simulation to test the systems response in various situations of autonomous vehicles and employ CAN Fuzzer to identify ECU vulnerabilities in the development of a security evaluation methodology
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