A Study on Recurrent Neural Network Performance for In-Vehicle Intrusion Detection Agents
Controller Area Network (CAN) bus 프로토콜은 네트워크 보안 취약성으로 인해 메시지 주입 공격에 취약하다는 구조적 한계가 있어 이를 위한 침입 탐지 에이전트가 요구된다. 본 논문에서는 메시지 주입 공격에 대한 효과적인 침입 탐지를 위해서, 시계열적 패턴을 파악할 수 있는 4가지 종류의 순환 신경망으로 침입 탐지를 수행하여 성능을 비교하고, 신경망 구조가 성능 변화에 미치는 영향을 분석하였다.
Authors
- Dayoung Choi
- Siyoun Park
- Hyunggon Park
Publication Details
- Journal
- The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
- Published
- 2025-12-24
- DOI
- https://doi.org/10.7840/kics.2025.50.12.1842
- Primary Topic
- Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs)
- Type
- article
- Field-Weighted Citation Impact
- 0.00