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ETD

Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-03112024-110358


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
ZAPPAVIGNA, MICHELE
URN
etd-03112024-110358
Titolo
Analysis of ML algorithms for physical-based intrusion detection and real-time implementation on embedded automotive ECU
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA ROBOTICA E DELL'AUTOMAZIONE
Relatori
relatore Prof. Saponara, Sergio
correlatore Ing. Dini, Pierpaolo
Parole chiave
  • automotive
  • CAN
  • detection
  • fingerprint
  • intrusion
  • machine-learning
  • voltage
Data inizio appello
10/04/2024
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
10/04/2094
Riassunto
ITA:
Implementazione di un algoritmo di fingerprinting per intrusion detection, il quale è in grado di classificare le ECUs connesse attraverso una rete CAN, basandosi sul livello fisico dei messaggi trasmessi. Nota l'associazione ID-centralina, l'algoritmo riconosce se il livello fisico è coerente con l'ID associato, nel caso in cui non lo sia per 10 messaggi consecutivi, allora viene notificata un'anomalia

ENG:
Implementation of a fingerprinting algorithm for intrusion detection, which is able to classify ECUs connected via a CAN network, based on the physical level of the transmitted messages. Knowing the ECU-ID association, the algorithm recognises if the physical level is consistent with the associated ID, if it is not for 10 consecutive messages, then an anomaly is notified
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