自動車向けIDS技術に関する調査

大久保研究室M2 松下綾香目次

 研究の背景 車載IDSの先行研究の分類
 汎用モジュールを用いたCANの電圧波形測定
 まとめと今後の課題

2

研究の背景3

ECUとその情報の伝達技術
 ECU（Electronic Control Unit）

自動車の動きを、電子制御するコンピュータ- 自動車が動くために重要なエンジンから、ヘッドライトやエアコンの制御、ADAS技術までECUにより実現されている- 最近の自動車には、多い場合100個を超えたECUが搭載
車両を制御するアクチュエータを動かすため、車内外の情報を得るセンサや他のECUから得られる情報をもとにしている- 例：車速、カメラ、ミリ波レーダなど
ECU同士の情報を共有する手段として、主に使用されるのがCANプロトコル

引用：http://www.jari.or.jp/tabid/112/Default.aspx

4

車載セキュリティの研究
 車載セキュリティの研究では、攻撃手法およびそれらを検出する様々なIDS(Intrusion Detection System)の技術が提案されている。
--

攻撃手法
・物理的に攻撃用モジュールをCANバスに接続する攻撃・遠隔から侵入し、不正な操作を行う攻撃
車載IDSの主な検出方法
・CANメッセージの周期等の振舞いを利用する方法
・不正ECUの出力する電圧波形の特性を利用する方法

Head
Unit

ECU

OBDII

Malicious

Malicious
IDS
ECU

ECU

Malicious
ECU
ECU
5

車載IDS先行研究の分類6

国外における代表的な車載IDSの研究(1/2)


ECUから送信されるCAN メッセージから，Clock skewとよばれる特徴に基づき送信元ECUを識別する方法を提案した[19].
- 利点として、Clock skewの抽出を行うための機器を別途用意する必要がない。
- しかし、周期的でないCANメッセージに対しては、この手法は適応できないという欠点がある。

[19]Kyong-Tak Cho, Kang G. Shin, “Fingerprinting Electronic Control Units for Vehicle Intrusion Detection,” 25th
USENIX Security Symposium, 2016.

7国外における代表的な車載IDSの研究(2/2)
 車載ネットワーク上の電圧を用いた，送信元ECUを特定する方法を提案した[16]-ECUが出力するCANメッセージを形成する電圧波形の間隔を特徴として利用し、悪意あるECUの検知を試みる研究
提案されている技術では、悪意あるECUがCANバスに接続されていることは検知できるが、ECUが乗っ取られた場合には有効でない

実験環境

Videnノード

実車はOBD2経由でVidenノードを接続[16] Kyong-Tak Cho and Kang G. Shin, “Viden: Attacker Identification on In-Vehicle Network,” , ACM CCS 17.20178

先行研究の分類
 12件の国内外における車載IDSの先行研究の調査を行なった
検知対象
論理層(CANメッセージの周期やデータ)

目的
不正なCANメッセー
ジを検知

文献件数
6件

文献番号
[8, 9, 10, 11, 12, 19]

論理層(CANメッセージの周期やデータ)

送信元ECUを識別

1件

[13]

物理層
(電圧波形の特性)

送信元ECUを識別5件[14, 15, 16, 17, 18]9先行研究分類のまとめと課題
 先行研究分類のまとめ-

不正なCANメッセージを検知する際は、CANメッセージの周期やデータを利用
送信元ECUを識別をする際は、電圧波形の特性を利用

 車載IDSの課題-

課題①：CANメッセージの送信元を特定できない
課題②：なりすましCANメッセージの検知が困難
課題③：DoS攻撃やバスオフ攻撃を受けた際に, 通信が阻害されて検知できない10

研究の目的(1/2)
 電圧波形の特徴が生じる因子の分析

車載IDSの先行研究において、電圧波形を用いた検知方法が提案されているが、ECUごとの具体的な電圧の特性の違いや、その特性が何に由来するのか言及されているものは存在しない- 汎用マイコンを用いて電圧波形の特徴が生じる因子を明らかにし、車載IDSに用いる技術を検討する-

11

研究の目的(2/2)
 攻撃機器の設置を検知-

送信元機器との距離により電圧が異なれば、送信元機器の識別が可能となる
送信元機器の基板上の回路が異なれば、送信元機器の識別が可能となる

Head
Unit

IDS

OBDII

ECU

ECU

ECU

12

汎用モジュールを用いた
CANの電圧波形測定

13

測定器具
 Rasberry pi 3 ModelB

PiCAN2
 Arduino Uno

Seeed Studio CAN bus shield WhiteBox ECU(以降、WhiteBox ECU: WB ECU)

PASTAを構成するECU[20] オシロスコープ

メーカー: Keysight
型番: MXR608A
パッシブプローブ
型番：N2894A
 安定化電源メーカー：RS Components
型番：PRE-1326
引用： https://www.keysight.com/ja/pdx-3063590-pn-MXR608A/infiniium-mxr-series-oscilloscope-6-ghz-8-channels?nid=31731.1290215&cc=JP&lc=jpn[20] Tsuyoshi Toyama, Takuya Yoshida, Hisashi Oguma, Tsutomu Matsumoto, “PASTA: Portable Automotive Security Testbed
with Adaptability,” BlackHat Euro 2018, 2018.

14

各基板の部品の違い
CANトランシーバ
WB ECUPiCAN2(Raspberry Pi 用) CAN Bus shield(Arduino用)

CANトランシーバ
MCP2551

CANトランシーバ
TJA1050

各基板の部品の違い
CANコントローラ
WB ECU 裏面

PiCAN2(Raspberry Pi 用) CAN Bus shield(Arduino用)

CANコントローラ
MCP2515

測定方法(1/2)
 本実験において電圧波形に影響を与えている要因を明らかにするために、３通りの測定方法を行う。
- 実験1: 単体送信時の波形測定
汎用モジュールのCANメッセージの波形を観測- 実験2: CAN線の線長が波形に与える影響
モジュール間のCAN線の線長を変化させた時、CANメッセージの電圧波形を観測- 実験3: CAN通信を行うためのモジュールが波形に与える
影響
CANコントーラ・ CANトランシーバ以外の環境を変え、電圧波形を観測17

測定方法(2/2)
 アイパターン18

実験1: 単体送信時の波形測定
 実験の目的：

各モジュールが出力する電圧波形の特徴を確認する
 実験方法：WB ECU、Raspberry Pi、Arduinoを２台ずつ用意し、出力
波形を測定

19

結果
 実験1: 単体送信時の波形測定

WB ECUの開口の高さは送信側、受信側共に一番大きい。アイ幅は3つに0.01ns以上の差はなかった。そのためWB ECU
が最も伝達特性が良いことがわかる。
3つのモジュールでは、立ち上がり・立ち下がりの違いによりアイパターンのクロスポイントが異なっていた
WB ECU(受信側)

Rasoberry Pi+PiCAN2(受信側
Arduino+CAN Bus
Shield (受信側)20実験2: CAN線の線長が波形に与える影響
 実験の目的：

CAN線の線長による電圧波形への影響を明らかにする Raspberry Pi同士を繋げ、CAN線の線長を変化させた時のCANメッセージの波形の測定する。
CAN線の線長の線長により、波形に変化が生じるかを確認する。
CAN線の線長を、10cm、100cm(1m)、1000cm(10m)と長さを調節し、
測定を行う

21

実験2: CAN線の線長が波形に与える影響
 測定結果(Raspberry Pi)

送信側と受信側の電圧平均値の差22

考察(実験2)
 実験2: CAN線の線長が波形に与える影響

線長が長くなるにつれ電圧平均値の差がが減少していた。
- CANメッセージの電圧波形において、立ち上がり後の電圧値を用いることにより、送信元ECUとの距離が認識できる可能性がある。
- 同時に複数のモジュールを用いて検証が必要
-

Head
Unit

IDS

OBDII

ECU

ECU

ECU

23

実験3: CAN通信を行うためのモジュールが波形に与える影響
 実験の目的：CAN通信を行うためのモジュールが波形に与える影響を明らかにする
PiCAN2とCAN Bus Shieldの基板上にあるCANコントロー
ラとトランシーバは同じ部品であるため、CAN通信を行うもモジュールを入れ替えた場合、波形はモジュールを入れ替える前と同じ特徴が見られると仮定する。
 Raspberry Pi用のPiCAN2をArduinoに接続し、オシロスコープを用いて波形を測定する。
CAN線は１０cmとする。

24

実験3の測定結果
 Arduino+PiCAN2の測定結果
アイパターン （横軸 １目盛：400ns）
Arduino+PiCAN2(送信側)

Arduino+PiCAN2
(受信側)

開口の高さ
アイ幅
立上がり時間立下がり時間Arduino+PiCAN2
送信側

Arduino+PiCAN2
受信側

1.8263V
1.5577μs
133.35ns295.68ns

1.8088V
1.5769μs
121.75ns
289.88ns25

考察(実験３)
 実験3: CAN通信を行うためのモジュールが波形に与える影響

CANコントローラ・CANトランシーバ以外が、電圧波形に影響を与えている- 基盤の回路が異なるものを用いれば、電圧波形での識別が容易となる可能性がある- 攻撃用の治具として用いられる汎用モジュールの識別ができる可能性がある-

測定位置
WB ECU [*]Raspberry
Pi+PiCAN2 [*]Arduino+CAN Bus
Shield [*]Arduino+PiCAN2[*] 引用：実験１の測定結果

送信側
受信側
送信側
受信側
送信側
受信側
送信側
受信側

立ち上がり時間と立ち下がり時間の差(ns)
23.2
46.4
144.93138.332
52.17
64.97
162.33168.1326

まとめと今後の課題
 まとめ

車載IDSの先行研究の分類- 汎用モジュールを用いたCANの電圧波形を比較- 想定していたことが事実であることが確認された- CAN線の線長により電圧波形に違いが生じる- CANコントローラ・CANトランシーバ以外が、電圧波形に影響を与えている 今後の課題- 自動車ECUにおいても特定した電圧波形の特徴が現れるかの確認- 周期性のないCANメッセージの送
信元ECUの検知方法の検討- 電圧波形を用いた車載IDSの実装-

27

appendix
28

実験機器の分類
 調査した先行研究において、車載ネットワークのシミュレート

をPC上で行うものや、仮想ECUをとしてRaspberry Pi3やArduino Uno等を用いていた
仮想ECUモジュール
Raspberry Pi

文献件数
１件

文献番号
[18]

Arduino3件[16, 17, 19]

MIKROE-986(MikroElwctronika)

1件

[14]

PC等

7件

[8, 9, 10, 11, 12, 13, 15]29調査結果と考察
 ECUの特性や電圧を観測するような車載IDSの研究では、

ArduinoをECUとみたてて研究を行なっていた。
 CANメッセージの特性を利用した車載IDSの研究では、自動車内のネットワークのセキュリティ技術を研究する際に、
Raspberry PiやArduinoをECUと見立てて研究が行われていた 先行研究において、ECUごとの具体的な電圧の特性の違いや、その特性が何に由来するのか言及されているものは存在しな
い。
電圧の特性の違いが明らかになると、CANメッセージの送信元を特定する手法が提案できる30

実験3: CAN通信を行うためのモジュールが波形に与える影響
 測定結果(Arduinoと CAN Bus shield)

横軸 １目盛：2μs

 測定結果(Arduinoと PiCAN2)

横軸 １目盛：2μs

 測定結果(Raspberry Pi と PiCAN2)

横軸 １目盛：2μs

 CANコントローラとCANトランシーバで同じ部品を使用したモジュールを使用していても、CANモジュールを変更すると、CAN通信の波形への影
31
響が確認できた。

自動車セキュリティの文献分類
 車載セキュリティの研究では、攻撃手法およびそれらを検出するIDSの技術や、不正な通信を防ぐためのIPSの技術が提案されている。
攻撃手法
車載IDSの主な検出方法
 CAN通信の特性を利用したフィルタリング
・CAN通信のデータの情報・CAN通信の電圧波形の特徴
 Fingerprint 画像認識 ECUのサイドチャネル情報を機械学習
車載IPSの技術
33

自動車セキュリティの文献調査(SCIS2020) 1/5


木田 良一, 渥美 清隆, 鈴木 陵馬, 井上 博之 , “車載ネットワークCANの侵入防止システムの実装と評価,” SCIS2020, 2020.
分野：IPSの実験結果の報告
IDSが検知した不正な CAN フレームを送信したECUを遮断する機能を実装した結果、実装することは可能であった。ECUが増加することにより、電気的な影響がCAN通信に影響を及ぼすことがわかり、実装の検討が必要。
実験・研究環境：実車、ダミーECU(FPGA)福田 國統, 安永 貴仁, 礒山 芳一, 畑 洋一, “CAN信号を用いたフレーム
攻撃前の接続検知,” SCIS2020, 2020.
分野：IDS
ECUが発信するCAN信号を利用した診断手法
TDR(Time Domain Reflectometry)は電気回路上のインピー ダンスの計測する方法であり、CAN通信をTDRの診断信号として使用することにより、不正ECUが設置された際に波形の変化が検出可能。
実験・実験環境：MIKROE-986 (MikroElectronika)
34

自動車セキュリティの文献調査(SCIS2020) 2/5


倉地 亮, 佐々木 崇光, 前田 学, 安齋 潤, 松島 秀樹, “車載制御ネットワーク向けIDPS評価プラットフォームの提案 ,” SCIS2020, 2020.
IDPSの評価プラットフォームのデータセットを提案
実験・実験環境：不明
跡部悠太, 岡南佑紀, 大森康宏, 泉幸雄, “TDRを用いた車載ネットワー
ク上の不正機器の接続検知方式の実装評価,” SCIS2020, 2020.
分野：IDSの実装評価
既存技術であるTDR (Time Domain Reflectometry)技術を用い、CANの配線に電圧をかけることによってインピーダンスの分布を取得し、車内ネットワークのECUの構成を把握できる。そして新たなECUが接続された際は観測が可能。この既存技術を車載評価基板上に実装し評価。
実験・評価環境：車載評価基板（？）
処理マイコン：ルネサス社製車載マイコンのRH850/F1H

35

自動車セキュリティの文献調査(SCIS2020) 3/5


田崎 元, 佐々木 崇光, 芳賀 智之, 松島 秀樹, “正常走行を模倣した自動車サイバー攻撃を検知する走行路適応型の攻撃検知手法,” SCIS2020,
2020.
位置データとCAN通信の速度データを利用し、機械学習による攻撃検
知手法
実験・評価環境：実車のログデータ
牛尾 貴志, 佐々木 崇光, 芳賀 智之, 松島 秀樹, “大規模な車両遠隔監視を実現するための攻撃検知に適したCANサンプリング手法の提案,”
SCIS2020, 2020.
従来のCANメッセージを用いた以上検知では、周期異常、頻度異常、
ペイロード異常が利用されてきた。本研究では、CANメッセージを一定間隔で平均的にサンプリングする方法、CANメッセージの先頭抽出手法(?)の２種類のサンプリング方法を提案。100msごとにサンプリングを行うと、性能に大差ない結果が得られた。
実験・評価環境：実車のログデータ

36

自動車セキュリティの文献調査(SCIS2020) 4/5


谷口亮介, 吉田康太, 久保田貴也, 汐崎充, 藤野毅, “車載ECUへのファジング時におけるサイドチャネル情報を用いた異常動作検出手法,”
SCIS2020, 2020.
ECUからの電磁波サイドチャネル情報を機械学習し、ECUの異常動作を検知する手法を提案
実験・評価環境：RaspberryPi、PiCAN、 Arduino Uno、CAN-Bus
Shield白井和樹, 吉田直樹, 松本 勉 “CAN FDにおける電気的データ改ざん,”
SCIS2020, 2020.
送信側と受信側のバスの信号をサンプリングするタイミングの違いを利用し、ビット反転を生じさせる。送信 ECU に検知 されることなく改ざんされたメッセージをバス上の ECU に受信させる攻撃
実験・評価環境： VN1630A(Vector 社のCAN インターフェース) 、
CANoe (Vector 社のソフトウェア)

37

自動車セキュリティの文献調査(SCIS2020) 5/5


塚本 博之, 吉田 圭吾, 濱田 芳博, 上口 翔悟, 相羽 慎一, 足立 直樹, 石
川 史也, 上田 浩史, 畑 洋一, “周期メッセージの位相回転特性を用いた
Fingerprint技術に関する研究,” SCIS2020, 2020.
CAN プロトコルにおいて周期メッセージの通信周期が持つタイミングの揺らぎ（ジッタ）と、クロック周期の変動であるピリオドジッタを用いた、
ECU を識別するソフトウェアベースの Fingerprint 技術を２種類提案
実験・評価環境：実車のログデータ （？）
吉田 圭吾, 濱田 芳博, 足立 直樹, 相羽 慎一, 石川 史也, 上口 翔悟, 上田 浩史, 畑 洋, “SOME/IPにおける侵入検知手法の検討,” SCIS2020,
2020.
SOME/IP に対するなりすまし攻撃と改ざんについて
実験・実験環境：PCベースの模擬環境で検証38

自動車セキュリティの文献調査(SCIS2019) 1/3


関 昂太, 森田 伸義, 井手口 恒太,“攻撃行動要素を活用した自動車向け攻撃検出ルール作成手法の検討,” SCIS2019, 2019.
ITシステム向けの攻撃行動から自動車向けの攻撃行動に拡張を行い、自動車向けの攻撃検出ルールを作成する方法を提案
実験・研究環境：記載なし
竹内 章人, 藤井 崇之, 横田 薫, 平野 亮, 岸川 剛,“CANバス上の車両状
態偽装による車両不正操作攻撃,” SCIS2019, 2019.
車速や前方車間距離等、センサ値や ADASの状態等の車両状態信号を偽装した攻撃方法の提案がされていた。本研究では、ADASが等されている実車に対して、攻撃が実現可能であることを示す
実験・研究環境：実車、CANoe

39

自動車セキュリティの文献調査(SCIS2019) 2/3


高橋 順子, 田中 政志, “近年モデルの自動車に対するInformative CAN
Messagesによる攻撃の有効性検証,” SCIS2019, 2019.
ハードウェアセキュリティに関する国際会議 HOST 2018において発表されていた攻撃手法に工夫を加え、2017年製の実車にて攻撃の有効性を検証
実験・研究環境：実車(2017 年製)
跡部悠太, 岡南佑紀, 大森康宏, 泉幸雄,“TDRを用いた不正機器の車載
ネットワーク接続検知に関する一検討” SCIS2019, 2019.
車載ネットワークを想定したシミュレーション の結果、不正機器を接続すると正常時と比較して、TDR 波形にひずみを生じることが確認できた。具体的な結果は、特性20pFの不正機器を接続すると、幅8ns、電圧に対する深さ14%のひずみが生じた。
実験・実験環境：
ISO 11898-2に表記されている特性
・CANケーブル特性:120Ω

・CANケーブル伝搬遅延:5.0ns/m
・終端抵抗値:120Ω
・車載器の特性:20pF

CAN IC(??詳細の表記がなく、不明)

40

自動車セキュリティの文献調査(SCIS1919) 3/3


石長 篤人, 井上 博之, 石田 賢治,“車載ネットワークにおける CAN プロト
コルの特性を利用した 送信元 ECU 識別方式,” SCIS2019, 2019.
ECU内のCAN コントローラの特徴を利用し、CAN通信のトラフィックデータからCAN ID間の相関関係を抽出し、階層的クラスタリングを行い、CANにおける送信元ECUを識別する方式を提案する
実験・研究環境：実車(国産メーカー２種)、データはOBDIIからCANアナ
ライザ（サニー技研社製の MicroPecker Analyzer (S810-MP-A1)）を使用し取得
玉井 晃太郎, 亀岡 良太, 吉田 康太, 汐崎 充, 久保田 貴也, 白畑 正芳,
藤野 毅,,“深層学習を用いた時系列予測による車載ネットワーク攻撃検
知手法の実車環境 への適用評価” SCIS2019, 2019.
追加検証
深層学習の1つであるRNNを用いて、車速のCANデータの予測を行う
手法を検討し、予測した車速データとCANメッセージの内容が異なる場
合は攻撃であると判断していた。本研究では、加速度データも追加し検証し、なりすまし攻撃の回避が行えるかを実験した。
実験・実験環境：実車、Raspberry Pi（スピードメー タ制御用の模擬ECU）、Arduino(攻撃用の模擬ECU)
41

CAN通信の電圧を用いた研究(1/2)


CAN通信の電圧特性を用いた、CANメッセージの送信元識別方法
Marcel Kneib, Oleg Schell , Christopher Huth ,“EASI: Edge-Based
Sender Identification on Resource-Constrained Platforms for
Automotive Networks,” NDSS symposium 2020, 2020.
車載ネットワークのCAN通信の電圧波形の特性を用いた送信者識別方法を提案。CAN通信の電圧波形の特性や、周波数などの12個の特徴を用いて送信元を識別する。
悪意あるECUの検知方法
Kyong-Tak Cho and Kang G. Shin, “Viden: Attacker Identification
on In-Vehicle Network,” , ACM CCS 17.2017
IDSによって悪意あるECUが車載ネットワーク内に混入していることは検知できるが、どのECUに問題があるかまでは特定できない。Videnという電圧を測定しつつ、オンラインで学習を行いながら悪意あるECUを
特定する。

42

CAN通信の電圧を用いた研究(2/2)


悪意あるECUの検知方法
Jing Ning, Jiadai Wang, Jiajia Liu, Nei Kato, “Attacker Identification
and Itrusion Detection for In-Vehicle Networks,” IEEE
Communications Letters, Vol. 23, No. 11, November 2019CAN通信の電圧波形（立ち上がり、立ち下がり、定常状態）と特徴量として、悪意あるECUを検知する方法のアルゴリズムを提案。
実車を用いて、OBDII経由で接続された攻撃端末を検知することに成功しており、精度９５％以上で実車に本来装備されているECUの特定ができている。
物理攻撃に関する検知・防止方法
Sang Uk Sagong, Xuhang Ying, Radha Poovendran, Linda
Bushnell, “Exploring Attack Surfaces of Voltage-Based Intrusion
Detection Systems in Controller Area Networks.” ESCAR 2018,2018.
CANバス上での異常検知としてVIDS (Voltage-Based Intrusion
Detection Systems)が提案されているが、VIDSが攻撃を受けた場合の保護機能として、IRS (Intrusion Response System)を提案。
43

入手できなかった文献
 P.-S. Murvay, B. Groza, “Source identification using

signal characteristics in controller area networks,” IEEE
Signal Processing Letters, vol. 21, no. 4, pp. 395–399,
Apr. 2014.

44目次(11/26)
 SCISへの投稿について相談
 論文構成について

先行研究の分類
不正なCANメッセージや不正ECUの検知方法に必要な技
術
検知手法に電圧波形を用いる必要性
実験環境についての考察
まとめ
 連絡事項45

SCISへの投稿について相談 発表題目:①ECUごとのCANメッセージにみられる電圧波形の特徴とその発生原因の調査
CANメッセージにみられる電圧波形の特徴分析②汎用モジュールを用いたCANメッセージの電圧波形の分
析
 概要:


自動車の車両内部ネットワークを構成するECUは、CANプロトコルを用いて通信をしている。過去の研究において、ECUが送信するCANメッセージには、ECUの個体ごとに固有の電圧波形を示しており、その波形を利用したセキュリティ技術が提案されている。しかし、それぞれのECUごとに異なる電圧波形となる詳細な要因は、明らかにされていない。本研
究では、異なる回路基板や線長の異なるCANバスを用いた場合の電圧波形の違いを観測し、電圧波形に差異を生じさせる因子について分析した結果を報告する。また送信元ECUを特定する検知手法に、本研究で明らかにした、異なる電波波形の発生要因でを活用可能なことを示す。

46

先行研究の分類
 各先行研究において、「目的」と「検出手段」をもとに分類を行う
目的
 不正なCANメッセージを検出する
 不正なECUを検出する

 不正な機器を検出する

検出手段
 CANメッセージ周期の振る舞い
 電圧波形の特性
 上記2つの組み合わせ47

不正なCANメッセージや不正ECUの検知方法に必要な技術
 それぞれの目的に対して、どこまでの検出手段を用いれば十分といえるか？
不正なCANメッセージを検出する
 CANメッセージの振る舞いや、CANメッセージのデータを用いた検出手段が必要
不正なECUを検出する
不正な機器を検出する
 ECUを構成する部品やCAN線の長さなどの物理的な特徴が電圧波形に影響を与えると考えられているた
め、CANメッセージの電圧波形の特徴を用い、電圧波形の違いから送信元ECUの識別を行う

48

検知手法に電圧波形を用いる必要性 なぜ、電圧波形を取得する必要があるのか？

CANプロトコルでは送信元が識別不可能であるため、CAN
メッセージの振る舞いや、CANメッセージの内容のみでは、
送信元ECUの識別が不可能である。
そのためECUから出力される電圧波形の特徴を用いて、ECUの識別を行う必要がある メリット

送信元ECUは、CANプロトコルでは識別が不可能のため、電圧波形を用いることによって送信元ECUの識別が可能となる デメリット

送信元ECUの判別は可能だが、元々搭載されているECUが乗っ取られた場合は検知ができないと考えられる。

49

実験環境についての考察 電圧波形を取得する際に、注意する点を考察する（再実験が必要）
供給電源による波形の違い
CAN線の接続コネクタによる波形の違い
オシロスコープで測定時、プローブの当て方
 プローブの位置、グランドの位置（再実験時に、他の留意点を確認）

50

まとめ
 今回比較対象としたモジュールでは、CANドライバやCANト

ランシーバが同じ型の部品を使用していてしても波形に違いが見られることがわかった。また、CAN線の線長により、波形の立ち上がり後の電圧に変化が生じていることも明らかになった。
 また、本研究進めるにあったって、電圧波形を測定する際の留意点について共有した。
 ECUで使用している部品が同じ場合、波形に影響が見られない可能性がある。
 しかし、部品以外の回路や線長等によって、電圧波形に違いが見られることが明らかになったため、ECUを設計する際に、性能に影響が出ない範囲で、異なる回路のECUを用いれば、それぞれの電圧波形からECUを特定できる可能性があ
る。
51

連絡事項
 次回の個人指導

52

自動運転技術のレベル
 高度運転支援技術は近年ますます発展し、ADAS(Advanced

Driver-Assistance Systems)技術はすでに実用化されている
 ADAS技術が発達することにより、自動運転技術も実用化されつつあり、レベル3以上の自動運転車両の普及が進むことが予想される
 さらにコネクテッド技術が搭載される車両が増加しているため、遠隔からのサイバーセキュリティの脅威に晒されることが予想される

引用：https://www.volkswagen.co.jp/ja/volkswagen/technology/autonomous-driving.html 53

ECUとその情報の伝達技術
 ECU（Electronic Control Unit）

自動車の動きを、電子制御するコンピュータ
 自動車が動くために重要なエンジンから、ヘッドライトやエアコンの制御、ADAS技術までECUにより実現されている
 最近の自動車には、多い場合100個を超えたECUが搭載
車両を制御するアクチュエータを動かすため、車内外の情報を得るセンサや他のECUから得られる情報をもとにしている
 例：車速、カメラ、ミリ波レーダなど
ECU同士の情報を共有する手段として、主に使用されるのがCANプロトコル

引用：http://www.jari.or.jp/tabid/112/Default.aspx

54

車載ネットワークで用いられる主なプロトコル
 制御系： 走る・曲がる・止まる

CAN（Controller Area Network）
CAN FD（CAN with Flexible Data rate）
 ボディ系: ドア、ミラー等
LIN（Local Interconnect Network）
 マルチメディア系： カメラ等
Automotive Ethernet
MOST(Media Oriented Systems Transport）

55

CANプロトコル
 マルチマスタ・プロトコル

同じCANバス上の全ノードにブロードキャストで送信される
 パケットは送信元が含まれていない 例)アクセルペダルECUからペダルの状態のデータを送信する

CAN ID (11bits)

データ（数Bytes）

0b1001001…(踏み角50)
CANパケット 0b0010… (アクセルペダルの状
関係ない
態)
アクセル
ブレーキ
ペダル
(1) アクセルペダルECUが
ECU
ECU
CANバス上にCANメッセー(2) バス上にあるジ（CAN IDとデータ）を送
全ECUが受信信(3) エンジンECUはCAN IDで必要なデー
タと判断、他は不必要
エンジン
了解 だと判断
ADAS
ECU

CANバス

関係ない

0010 (アクセルペダルの状
態)

1001001…(50度くらい踏まれて56
る)OBD-II ポート
 OBDシステム(On-Board Diagnostics System)

車載の複雑化した電気系統のトラブルシューティング
車載コンピュータの不具合を発見する
 はじめに米国で、排気ガス規制の一環としてOBDシステム
が搭載
 OBDが、どの会社でも共通で使用できる形に変化したのがOBD-II 欧州も同様に法規化され、世界各国に広がった
引用：http://www.carmate.co.jp/include/products/SQ700/sq700_obd2.pdf
https://gazoo.com/article/guide/150424_3.html

57

IDS(Intrusion Detection System)

IDSとは…不正侵入検知システム
インターネットの場合、ファイアウォールを通して様々な通信が行われる。
それらの通信の中には、正常な通信の中に悪意のある不正な通信も含まれるため、通信を監視するためにIDSが必要になる。
異常な通信が見つかった場合は、検知を知らせることにより、通信をブロック（IPS）するためのきっかけとすることができる
IDS技術の車載ネットワークへの応用が検討されている
車載NWではIDS技術が重要とされている

58

国内における代表的な自動車向けIDSの研究(1/2)
周期を代表としたルールベースのフィルタリングを使用した検知方法[7]概要：CANメッセージの受信頻度を利用し、CANメッセージが遅延・早着の際も誤検知が少なく、高精度に攻撃を検知
実験・研究環境：実験環境不明
 実車のログデータを使用

周期・受信頻度に着目した検知方法[8]概要：CANメッセージフィルタリング技術を提案し、実車から取得したCANメッ
セージの振る舞いに関する知見を報告
実験・研究環境：実験環境不明
 実車のログデータを使用[7] 氏家良浩, 岸川剛, 芳賀智之, 松島秀樹, 田邊正人, 北村嘉彦, 安齋潤, “車載ネットワークにおけるCANフィルタの提案,”
SCIS2015, 2015.
[8] 矢嶋純, 阿部保彦, 長谷部高行, “車載ネットワークの周期乱れ発生時にも高精度に攻撃を検知可能な累積和検知方式の提案,” SCIS2018, 2018.

59

国内における代表的な自動車向けIDSの研究(2/2)
深層学習を用いた検知方法


車載ネットワークにおける深層学習を用いた時系列解析による攻撃検知手法[10]概要：深層学習技術を用いて、CANバス上に流れるデータの時系列特徴とデータ間の関連性を抽出し、攻撃を検知する。この研究では、車速・ブレーキ・ア
クセルのデータを使用。攻撃は車速に対してのみ行った。
実験・研究環境：実車のログデータを使用


深層学習を用いた時系列予測による車載ネットワーク攻撃検知手法の実車環境 への適用評価[11]

概要：先行研究では、深層学習の1つであるRNNを用いて、車速のCANデータの予測を行う手法を検討。予測した車速データとCANメッセージの内容が異なる場合は、CANメッセージが攻撃であると判断していた。本研究では、車速データに加速度データを追加し検証し、なりすまし攻撃の回避が行えるかを実験を行った。
実験・研究環境：実車、Raspberry Pi（スピードメー タ制御用の模擬 ECU）、
Arduino(攻撃用の模擬ECU)[10] 亀岡良太, 吉田康太, 西村勇人, 汐崎充, 久保田貴也, 白畑正芳, 藤野毅,
“車載ネットワークにおける深層学習を用いた時系列解析による攻撃検知手法,” SCIS2018, 2018.
[11]井 晃太郎, 亀岡 良太, 吉田 康太, 汐崎 充, 久保田 貴也, 白畑 正芳, 藤野 毅,,“深層学習を用いた時系列予測による車載ネ60
ットワーク攻撃検知手法の実車環境 への適用評価” SCIS2019, 2019.

予備実験

61

測定方法 ①
 同じモジュール同士でCAN通信を行い、アナログ波形の測定
 予備実験の目的：各モジュールで送受信されるCANメッセージのアナログ波形に特徴があるかどうかをあきらかにする。
 同じモジュール同士でCAN通信を行い、オシロスコープを用いて波形を観測する
オシロスコープのプローブのグラウンドは、モジュール内に設置

62

WB ECUのCAN通信の波形①②③
 横軸 １目盛：10.0μs
 ①CAN-High、②CAN-Low、③(CAN-Low)-(CAN-High)①②③

 横軸 １目盛：500ns

63

Raspberry PiのCAN通信の波①②③

 横軸 １目盛：10.0μs
 ①CAN-High、②CAN-Low、③(CAN-Low)-(CAN-High)①②③
 横軸 １目盛：500μs
 ①CAN-High、②CAN-Low、③(CAN-Low)-(CAN-High)64

ArduinoのCAN通信の波形①②③
 横軸 １目盛：10.0μs
 ①CAN-High、②CAN-Low、③(CAN-Low)-(CAN-High)横軸 １目盛：500μs

65

考察
 ①同じモジュール同士でCAN通信を行い、アナログ波形の測定

Raspberry Piのアナログ波形では、波形の立ち上がり後に徐々に電圧が上昇し、波形の立ち下がりになまりがみられた
WB ECU

Raspberry Pi

Arduino波形の立ち上がり後の比較

波形の立ち下がりの比較

66

①アナログ波形のモジュール個々による比較(2/7)
 測定の様子(WB ECU)

67

①アナログ波形のモジュール個々による比較(3/7)
 測定結果(WB ECU)WB ECU - A

WB ECU - B

 横軸 １目盛：5μs
 波形：①CAN-High、②CAN-Low、 ③(CAN-High)-(CAN-Low)

68

①アナログ波形のモジュール個々による比較(4/7)
 測定の様子(Raspberry Pi)69

①アナログ波形のモジュール個々による比較(5/7)
 測定結果(Raspberry Pi)
Raspberry Pi - A

Raspberry Pi - B

 横軸 １目盛：5μs
 波形：①CAN-High、②CAN-Low、 ③(CAN-High)-(CAN-Low)70

①アナログ波形のモジュール個々による比較(6/7)
 測定の様子(Arduino)71

①アナログ波形のモジュール個々による比較(7/7)
 測定結果(Arduino)
Arduino- A

Arduino- B

 横軸 １目盛：5μs
 波形：①CAN-High、②CAN-Low、 ③(CAN-High)-(CAN-Low)

72

安定化電源の使い方
電源側

モジュール側
充電コネクタ：USB Micro-B「USB Micro-B」 と「DC ジャック」の変換コネクタが必要DC プラグ(外径: Φ 5.5mm、
内径: Φ 2.1mm)

DC ジャック

ケーブルの先にDC ジャック

73

測定方法 補足
 予めCAN線の被覆を剥がしておき、オシロスコープでの測定箇所を一定にする

 安定化電源の口が１つのため、二又の接続コードを作成

74

機器による動作環境の違い
WB ECU

Raspberry Pi

Arduino75

実験１の測定結果(1/3)
 WB ECUの測定結果
アイパターン （横軸 １目盛：400ns）
WB ECU(送信側)

WB ECU(受信側)

WB ECU 送信側

WB ECU受信側

開口の高さ

1.6731V

1.6731V

アイ幅

1.8387μs

1.8445μs

立上がり時間191.41ns

203.01ns

立下がり時間168.21ns

156.61ns
76

実験１の測定結果(2/3)
 Rasoberry Pi+PiCAN2 の測定結果
アイパターン （横軸 １目盛：400ns）
Rasoberry
Pi+PiCAN2 (送信側)

Rasoberry
Pi+PiCAN2 (受信側)

開口の高さ
アイ幅
立上がり時間立下がり時間Rasoberry
Pi+PiCAN2
送信側
1.4808V
1.8378μs
104.34ns249.27ns

Rasoberry
Pi+PiCAN2
受信側
1.5000V
1.8610μs
93.548ns
231.88ns
77

実験１の測定結果(3/3)
 Arduino+CAN Bus Shield
アイパターン （横軸 １目盛：400ns）
Arduino+CAN Bus
Shield (送信側)

Arduino+CAN Bus
Shield (受信側)

開口の高さ
アイ幅
立上がり時間立下がり時間Arduino+CAN Bus
Shield
送信側
1.4615V
1.7625μs
156.54ns
208.71ns

Arduino+CAN Bus
Shield
受信側
1.4615V
1.8088μs
144.94ns
209.91ns
78