Thesis etd-03112024-110358 |
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Thesis type
Tesi di laurea magistrale
URN
etd-03112024-110358
Thesis title
Analysis of ML algorithms for physical-based intrusion detection and real-time implementation on embedded automotive ECU
Department
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Course of study
INGEGNERIA ROBOTICA E DELL'AUTOMAZIONE
Supervisors
.
relatore Prof. Saponara, Sergio
correlatore Ing. Dini, Pierpaolo
correlatore Ing. Dini, Pierpaolo
Keywords
- automotive
- CAN
- detection
- fingerprint
- intrusion
- machine-learning
- voltage
Graduation session start date
10/04/2024
Availability
Withheld
Release date
10/04/2094
Abstract (Inglese)
Abstract (Italiano)
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
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
File
| Nome file | Dimensione |
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The thesis is not available. |
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