CAN is the most widely used network protocol for in-vehicle networks and is used not only for civilian vehicles but also for military ground unmanned systems. However it has a weak structure in terms of cybersecurity because only the reliability and efficiency were considered when CAN was developed. Since various cyberattacks are possible using these vulnerabilities, a lot of researches about intrusion detection through CAN traffic analysis have been actively conducted in order to cope with this problem. Recently, research using various deep learning models is underway to improve detection performance, but these detection models analyze the CAN message in the unit of traffic groups with a certain size and identify only whether an attack message exists in the group, so there is a limitation in that the detection models cannot identify which traffics are related with attacks. In this paper, we propose a CAN intrusion detection model using the Transformer model. By applying this detection model, more precise detection results can be presented because it can identify the attack traffics as well as the existence of attack traffics by analyzing the traffic at the signal level.
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