AI tabanlı araç içi ağlar için CAN bus analizör/simülatör sistemi

Kontrolör Alan Ağı (CAN) trafiğini analiz ve simüle etmek, kod çözme işleminin genellikle araç üreticilerine tescilli formatlara bağlı olması ve operatörün manuel çabasını gerektirmesi nedeniyle güç işlemlerdir. Bu tezde kod çözme işleminden sonra ön işlemeyi standartlaştıran, çapa sinyallerini sınıflandıran, çok sayıda bilinmeyen sinyali yeniden oluşturan, sınırlı bir skor füzyonu aracılığıyla anlamsal atama yapan ve protokole uygun izleri yeniden kodlayan otomatik bir makine öğrenmesi çerçevesi önerilmektadır. Tezde aynı zamanda derin öğrenme yöntemlerinin etkinliği de araştırılmıştır. Sistem ayrıca, saldırı tespit sistemi (IDS) araştırmaları için isteğe bağlı çekişmeli enjeksiyonu da desteklemektedir. Önerilen sistem ağır vasıta araçlarda kullanılan bir CAN protokolü olan SAE J1939 trafiği kullanılarak test edilmiştir. Halka açık J1939 veri setleri üzerinde değerlendirildiğinde, ağaç tabanlı sınıflandırıcılar %98,4–99,6 doğruluk oranına ulaşmakta ve çoklu sinyal yeniden yapılandırması, temsili bir çalıştırmada 23 sinyali eşleştirmektedir. Bu çerçeve, tersine mühendislik için güçlü, hesaplama açısından verimli bir temel ve IDS kıyaslamasını ilerletmek amacıyla gerçekçi ve çekişmeli CAN izleri oluşturmak için tekrarlanabilir bir olanak sağlar. Eğitim sırasında, J1939 DBC'lerini yalnızca gözetim için temel gerçeklik alan sınırlarını türetmek amacıyla kullanıyoruz; çıkarım aşamasında ise sistem, etiketsiz, simgeleştirilmiş veri yüklerini tüketir ve bir DBC gerektirmez.