AI 기반 V2X 통신 구간 대상 이상 탐지모델 제안
저자
이진규(Jin Gyu Lee) ; 지일환(Ilhwan Ji) ; 전규현(GyuHyun Jeon) ; 서정택(Jung Teak Seo)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
KDC
004
자료형태
학술저널
수록면
25-30(6쪽)
제공처
차량의 실시간 교통 정보나 위치 정보를 주고받기 위해 교통시스템에서는 V2X의 통신기술을 사용한다. 차량의 상태를 송수신하기 위해 단거리 전용 통신인 BSM(Basic Safety Message)을 사용한다. BSM은 설계당시 데이터 가용성을 위주로 설계되어 보안적 측면에서의 고려가 이루어지지 못했다. 이러한 이유로 사이버보안 취약점이 존재하며, 보안 위협이 발생 가능하다. 이에 대응하기 위하여, 최근 BSM에서 발생할 수 있는 사이버 공격을 대응하기 위해 AI기반의 이상탐지 시스템을 개발하고 있으나, 각 연구에 대한 체계적인 비교분석이 수행되지 못하고 있다. 본 논문에서는 최근 V2X 통신구간 대상 이상탐지 연구에서 제안하는 5가지의 모델에 대하여 훈련 데이터셋 수에 따른 이상탐지 비교 분석 실험을 진행하였으며, 테스트베드는 “VeReMi Dataset”을 사용하였다. 실험결과 99.6% Precision, 99.9% Recall, 99.7% F-1 Score를 도출하였다.
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