The purpose of this study is to analyse motor vehicle communication network hacking attacks and to provide its prevention. First, the definition of motor vehicle communication network was provided and types of in-vehicle communication network were discussed. Also, bluetooth hacking attack cases were analysed in order to illustrate dangers of hacking attacks. Based on the analysis, two preventive measures were provided. First, Motor Vehicle Safety Standard Law should be revised. Although the law provides the definition of electronic control system and its standards as well as manufacturing and maintenance for safe driving standards, the law does not have standards for electronic control system hacking prevention and defensive security programs or firmware. Second, to protect motor vehicle communication network, it is necessary to create new laws for motor vehicle communication network protection.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.302-305
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2017
With the development of new ICT technology, new technologies are being applied to automobiles. The smart key for vehicles is also a device to which ICT new technology is applied. Therefore, a cyber-hacking attack against a smart key of a vehicle is possible. The cyber attack on the smart key can cause an abnormal control of the vehicle. Vehicle control can lead to vehicle hijacking and vehicle control risks. In this paper, we analyze the vulnerability of smart key for vehicle. Analyze cyber attacks against smart keys in vehicles. Then, we conduct real hacking attacks on smart keys for vehicles and propose countermeasures. We conduct a hacking attack against the smart key for vehicle that has devised countermeasures and analyze countermeasures against cyber attack security. This paper will contribute to the prevention of vehicle deodorization and to the safety of the people.
As the 4th industrial revolution has recently become a hot topic, the importance of autonomous vehicles has increased and interest has been increasing worldwide, and accidents involving autonomous vehicles have also occurred. With the development of autonomous vehicles, the possibility of a cyber-hacking threat to the car network is increasing. Various countries, including the US, UK and Germany, have developed guidelines to counter cyber-hacking of autonomous vehicles, In the case of Korea, limited temporary operation of autonomous vehicles is being carried out, but the legal system to be applied in case of accidents caused by vehicle network hacking is insufficient. In this paper, based on the existing legal system, we examine the civil liability caused by the cyber hacking of the autonomous driving car, while we propose a law amendment suited to the characteristics of autonomous driving car and a legal system improvement plan that can give sustainable trust to autonomous driving car.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.8
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pp.1052-1057
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2020
With the development of new ICT technology, smart keys for vehicles are terminals with ICT technology. Therefore, when the vehicle and the smart key communicate with RF, a cyber hacking attack is possible. Cyber-attacks on smart keys can pose a threat to vehicle theft and vehicle control. Therefore, it is necessary to study hacking attacks and vulnerabilities of smart keys for autonomous vehicles. In this paper, we analyze the cyber attack case of RF communication for vehicles and smart keys. In addition, a real RF cyber attack on the smart key is performed, and the vulnerability of radio wave replication in the same frequency band is found. In this paper, we analyze the vulnerability of RF communication between vehicles and smart keys, and propose a countermeasure against cyber security. In the future, plans to strengthen cyber attacks and security through the popularization of autonomous vehicles will become basic data to protect human and vehicle safety.
In this study, we try to detect new attacks for vehicle by learning only one class. We use Car-Hacking dataset, an intrusion detection dataset, which is used to evaluate classification performance. The dataset are created by logging CAN (Controller Area Network) traffic through OBD-II port from a real vehicle. The dataset have four attack types. One class classification is one of unsupervised learning methods that classifies attack class by learning only normal class. When using unsupervised learning, it difficult to achieve high efficiency because it does not use negative instances for learning. However, unsupervised learning has the advantage for classifying unlabeled data, which are new attacks. In this study, we use one class classifier to detect new attacks that are difficult to detect using signature-based rules on network intrusion detection system. The proposed method suggests a combination of parameters that detect all new attacks and show efficient classification performance for normal dataset.
Intellgent Vehles network capabilities can cause a lots of security issues such as data hacking, privacy violation, location tracking and so on. Some possibilities which raise a breakdown or accident by hacking vehicle operation data are on the increase. In this paper, we propose a security module which has user authentication and encryption functionalities and can be used for vehicle network system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.2
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pp.865-882
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2017
To improve passenger convenience and safety, today's vehicle is evolving into a "connected vehicle," which mounts various sensors, electronic control devices, and wired/wireless communication devices. However, as the number of connections to external networks via the various electronic devices of connected vehicles increases and the internal structures of vehicles become more complex, there is an increasing chance of encountering issues such as malfunctions due to various functional defects and hacking. Recalls and indemnifications due to such hacking or defects, which may occur as vehicles evolve into connected vehicles, are becoming a new risk for automakers, causing devastating financial losses. Therefore, automakers need to make voluntary efforts to comply with security ethics and strengthen their responsibilities. In this study, we investigated potential security issues that may occur under a connected vehicle environment (vehicle-to-vehicle, vehicle-to-infrastructure, and internal communication). Furthermore, we analyzed several case studies related to automaker's legal risks and responsibilities and identified the security requirements and necessary roles to be played by each player in the automobile development process (design, manufacturing, sales, and post-sales management) to enhance their responsibility, along with measures to manage their legal risks.
Many modules such as controller, sensor, telematics terminal, navigation, audio and video are connected each other via vehicle network (CAN, MOST, etc). Futhermore, users can have ITS or internet services in moving by connecting to wireless mobile network. These network capabilities can cause a lots of security issues such as data hacking, privacy violation, location tracking and so on. Some possibilities which raise a breakdown or accident by hacking vehicle operation data (sensor, control data) are on the increase. In this paper, we propose a security module which has encryption functionalities and can be used for vehicle network system such as CAN, MOST, etc. This security module can provide conventional encryption algorithms and digital signature processing functionality such as DES, 3-DES, SEED, ECC, and RSA.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.11a
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pp.984-987
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2014
본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 차량의 위치를 검출하고 연속적으로 입력되는 영상에서의 차량의 움직임을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 특징을 검출하기 위해 대표적으로 사용하는 SIFT와 SURF 알고리즘보다 성능이 좋은 Ferns 알고리즘을 사용하고 Optical Flow Tracker를 이용하여 차량의 위치를 추적한다. 신뢰도를 높이기 위해서 이전 프레임에서 학습되지 않은 특징에 대해 지속적으로 학습하여 새로운 학습결과를 도출하여 업데이트한다. 기존의 차량 검출 알고리즘보다 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 Ferns에 의한 학습과 Optical Flow Tracking의 상호작용으로 높은 매칭률과 효율성을 보였다.
This paper proposes RIDS (Random Forest-Based Intrusion Detection), which is an intrusion detection system to detect hacking attack based on random forest. RIDS detects three typical attacks i.e. DoS (Denial of service) attack, fuzzing attack, and spoofing attack. It detects hacking attack based on four parameters, i.e. time interval between data frames, its deviation, Hamming distance between payloads, and its diviation. RIDS was designed in memory-centric architecture and node information is stored in memories. It was designed in scalable architecture where DoS attack, fuzzing attack, and spoofing attack can be all detected by adjusting number and depth of trees. Simulation results show that RIDS has 0.9835 accuracy and 0.9545 F1 score and it can detect three attack types effectively.
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