特集

車載ネットワーク侵入検知システム
Intrusion Detection System for In-Vehicle Networks
＊濱田芳博

上田浩史

Yoshihiro Hamada

Hiroshi Ueda

井上雅之

宮下之宏

足立Masayuki Inoue

直樹

Naoki Adachi

Yukihiro Miyashita

畑洋一

Yoichi Hata

2015年に報告されたジープチェロキーに対するサイバー攻撃では、遠隔からなりすましメッセージを車載ネットワークに注入することで車両が不正制御された。コネクティッド・自動運転時代に向けて、車載ネットワークでのセキュリティ対策は重要な課題である。
車両においてサイバー攻撃に対する具体的な対策を講じるためには、時々刻々と変化する攻撃をいち早く検知する必要がある。本稿では、車載ネットワークに混入されたなりすましメッセージを、セントラルゲートウェイにおいて検知するための侵入検知システムについて提案するとともに、車載ネットワークのトラフィックデータを用いて評価した検知性能について報告する。

In light of the security incident of the Jeep Cherokee in 2015, where a vehicle was illegally controlled remotely using
spoofing messages uploaded via a public mobile network, security measures have become one of the most crucial issues
in the realization of autonomous driving and connected cars. Taking security measures for each unknown cyber-attack
requires quick detection of attacks that will happen throughout the life cycle of the vehicles. This paper introduces anintrusion detection system (IDS) to detect spoofing messages at the central gateway. In addition, we report on the detection
performance of the IDS using actual messages sent from an in-vehicle network.
キーワード：侵入検知システム、車載ネットワーク、未知のサイバー攻撃、セントラルゲートウェイ、セキュリティ

1.

緒

言

検知方式を提案し、車載ネットワークにおいて一般的に用近年の車両は車載制御ネットワークにより接続された70いられる、Controller Area Network（CAN）プロトコル～100台の Electronic Control Unit（ECU）と呼ばれるでのトラフィックデータを用いて評価した検知性能につい組み込みコントローラにより制御されるとともに、車両外て報告する。の様々なサービスとネットワークを介して制御データを共有することで車両の安全性や利便性を向上させている。一方でこのような外部との通信を悪用して、車両を遠隔から2.

CAN プロトコルとセキュリティ脅威不正に制御するサイバー攻撃の可能性が示されており、こ2－1

CAN の特徴の対策が急がれている（1）。サイバー攻撃に対する適切なセ

CAN プロトコルと CAN with Flexible Data rate（CAN

キュリティ対策を行うためには、車両が攻撃を受けたことFD）プ ロ ト コ ル の 2 つ が あ る。CAN プ ロ ト コ ル はを検知する必要がある。このための手段として、侵入検知（2）で標準化され、CAN FD プロトコ
ISO11898-1（2003）

システム（Intrusion Detection System: IDS）が知られ（3）にて標ルは同標準を改訂する形で ISO11898-1（2015）ている。車両の製品寿命はモデルで考えると10年以上であ準化された。本プロトコルでは、バス型のトポロジ上の複数り、製品設計後に未知のサイバー攻撃を受ける可能性が高のノード（ECU）の内、通信調停により送信権を得たノーいため、車載侵入検知システムではこのような攻撃を検知ドが最大8バイト（CAN）または64バイト（CAN FD）のすることが重要である。未知のサイバー攻撃を検知するたペイロードをブロードキャスト送信することで制御システ

めには、監視対象の通常状態からの逸脱度合いにより攻撃ム用途での低遅延なメッセージの通信を実現している。の検知を行う、アノマリ型の侵入検知システムが有効であ2－2通信特性る。しかし、従来の車載におけるアノマリ型侵入検知方式

CAN でのメッセージは、車載ネットワークで一意の識別の研究では、サイバー攻撃により車載ネットワークに挿入子である CAN-ID が付与された CAN フレームにより、2種されたなりすましメッセージの特定が困難である。挿入さ類のパターンで伝送される。一つは周期的に CAN フレームれたなりすましメッセージを特定することで、攻撃への対が送信される場合の伝送パターンであり、速度、エンジン策を実施するまでの時間短縮や、攻撃への対策範囲を限定回転数やアクセル開度といった主要な制御情報の通知に用することが可能である。そこで本稿では、ペイロードに含いられる。もう一つは非周期的に送信される場合の伝送パまれる制御データを監視する検知性能の高いアノマリ型のターンであり、ドアの開錠・施錠といったイベントの通知

74

車載ネットワーク侵入検知システム

に用いられる。のサイバー攻撃によりセキュア通信が無効化された場合で2－3も、継続的にセキュリティ対策を行うために、侵入検知シネットワーク構成

CAN プロトコルはバス型のトポロジであり、バス一つ当たりの ECU の接続台数には上限がある。このため、多くのステムが必要になる。
（A）セキュア通信

ECU が用いられるシステムでは、図1（a）に示すようにバス間をゲートウェイで中継することにより、ネットワークネットワークプロトコルでのセキュリティ対策。
（B）侵入検知システム
ネットワークプロトコルの上位で動作し、アプリケーを構成する。しかしこの場合、複数のゲートウェイがバス間に介在するため、通信遅延が増大する。図1（b）に示すセントラルゲートウェイを用いたネットワークでは、ネットションやネットワークでの疑わしい動きを検知する。
3－2

侵入検知システムワークを機能系統毎にサブネットワークに分け、これらを侵入検知方式には、シグネチャー型とアノマリ型の2種単一のゲートウェイにより接続するため、通信遅延が短縮類がある。これらは、監視対象の疑わしい振る舞いを検知される。

することで侵入を検知する。シグネチャー型は、監視対象の誤った使用例を定義し、この定義と一致するものを疑わしい動きとして検知する。アノマリ型は、監視対象の通常時の動作を定義し、この定義から逸脱するものを疑わしい

サブネットワーク
ECU

ECU

ECU

ECU

ECU

ECU

ECU

ゲートウェイゲートウェイECUセントラルゲートウェイ

ECU（a）ゲートウェイによる接続

図1

ECU

ECU

ECU動きとして検知する。未知のサイバー攻撃の検知は、アノECU

ECU

ECU

マリ型の検知方式においてのみ可能である。

ECU

ECU

ECU

（b）セントラルゲートウェイによる接続

4.

車載侵入検知システム

4－1

開発システム

当社で開発を進めるアノマリ型の車載侵入検知システム

ネットワーク構成

は、図3に示すように車載ネットワークを構成する要素で分けた3段階の監視レベルを持つ。監視レベルが高くなると監視対象は細分化されるため、攻撃された対象を特定し2－4

セキュリティ脅威やすくなり、その結果、攻撃への対策を具体化しやすくな

Koscher らは CAN プロトコルについて次に示す3つのる。しかし、その一方で、システム全体での監視対象の数脆弱性を指摘している 。（1）ネットワーク上の制御情報が増加する。このため、監視レベルが高い監視方式のみでを容易に解析可能、（2）なりすましメッセージを容易に挿は、メモリ容量や CPU 速度などが制限される車載環境にお入可能、（3）Denial of Service（DoS）攻撃に弱い。ここ

いて、車載ネットワーク全体の監視が困難になる。当社シで、なりすましメッセージの挿入や DoS 攻撃は、図2に示

ステムでは、これら3つの監視レベルを組み合わせ、監視すように、CAN バスに接続される攻撃 ECU を介して行わレベルの低い方式により、車載ネットワーク全体の監視をれる。これは、正常な ECU のファームウェアを改ざんした行い、監視レベルの高い方式により、車両において重要なものか、不正な ECU を接続したものである。

特定の対象について監視を行う。

（4）

ECU

CAN バス

図2

監視対象

攻撃ECU

なりすましメッセージの挿入

攻撃 ECU によるなりすましメッセージの挿入

監視レベル１

バス

監視レベル２

メッセージ

監視レベル３

ペイロード

図3

3.

困難

少
監視対象の数ECU

攻撃対象の特定

ECU

容易

多

アノマリ型車載侵入検知システム

車載ネットワークのセキュリティ対策

3－1

従来技術

車載ネットワークでのセキュリティ対策に関する研究は以下の2つに分類できる。製品寿命の長い車両では、未知

4－2

従来の車載侵入検知方式の問題点

車載侵入検知の従来方式では、なりすましメッセージの検2019 年 1 月・S E I テクニカルレビュー・第 194 号     75

知性能の低さが問題である。メッセージの通信特性を監視

5－3

車両データモデル

では、サイバー攻撃を受けた場合に、正常

車両データモデルは、監視対象制御データの推定値を相関メッセージと区別してなりすましメッセージを検知するこ制御データ群から算出するために用いられる。モデルの学とが難しい。ペイロードに含まれる値が滑らかに変化する

習は2段階で行う。1段階目は相関分析※1であり、車載ネッ

では、監視対トワークのトラフィックデータから、監視対象制御データ象制御データの僅かな改ざんが繰り返し行われる場合に、に対する相関制御データ群の抽出を行う。2段階目は車両なりすましメッセージの検知が困難である。

データモデルの学習であり、監視対象制御データと相関制する従来方式（5）センサ型の制御データを監視する従来方式（6）

御データ群を用いて、車両データモデルのパラメータを決5.

定する。本提案方式では車両データモデルには、回帰モデ

提案方式

5－1

ル※2を用いる。回帰モデルについては、参考文献（8）、参CDEC

考文献（9）が詳しい。

従来の車載侵入検知方式でのなりすましメッセージの検知性能の低さを解決するために、メッセージのペイロードに含まれるセンサ型の制御データを監視する Control Data

6.

評Estimation for anomaly detection with Correlation

6－1

価

車両データモデルの学習と推定精度data（CDEC）を提案する（7）。CDEC での制御データの監本提案方式に必要な車両データモデルの学習可否と、推視は、5－2節「アプリケーションモデル」に示すように、定精度について、車両の走行特性を示す8種類のセンサ型監視対象となる制御データに対して相関関係のある、相関の制御データを用いて評価した。各制御データに対する車制御データ群により行うため、車両内から多くの相関制御両データモデルの学習は、5－3節「車両データモデル」データを取得できると、なりすましメッセージの検知性能に従い、車載ネットワークのトラフィックデータを用いてが向上する。このため、本提案方式は、セントラルゲート行った。推定精度の評価指標には、各制御データの可変範ウェイのように車載ネットワークの多くのサブネットワー囲に対する推定差異の二乗和平均誤差（RMS: Root Mean

クにアクセス可能な位置での監視が望ましい。

Square）の割合を用いた。

5－2

アプリケーションモデル

図5に評価結果を示す。まず、評価対象とした車両の走本提案方式は、図4に示すように3つの機能により構成さ行特性を示す8種類のセンサ型制御データ全てについて、れる。分割器では、監視対象制御データと相関関係のある車載ネットワークのトラフィックデータから、車両データ制御データを含むメッセージが受信された際に、ペイローモデルを学習可能であることを確認した。各々の推定精度ド中の相関制御データを記憶する。推定器では、監視対象については、B トルクでは11.9％、それ以外の7種類では制御データを含むメッセージが受信された際に、5－3節3％未満となることを確認した。

「車両データモデル」に示すモデルを介して、記憶している相関制御データ群から、監視対象制御データの推定値を計算する。評価器では、監視対象制御データの推定値の計算を終了した際に、監視対象制御データの現在値と、推定値の差異を、スレッショルドと比較する。差異がスレッショ
ルドの範囲以内となる場合は、監視対象制御データを正常と判定し、超える場合は異常と判定する。

車両データモデル

推定器

メッセージ

スレッショルド

評価器

分割器

制御データ

図476

CDEC アプリケーションモデル

車載ネットワーク侵入検知システム

正常
異常

車速

回転数

舵角

AP

Eトルク

加速度

Yレート

Bトルク

可変範囲

0-180

0-4000±612

0-100

0-140±3±30±210

推定差異のRMS

0.18

74.9

3.87

0.14

4.16

1e-4

0.76

50.0

※可変範囲は、トラフィックデータからの推定値。

図5

推定精度

6－2

検知性能

改ざんデータ

なりすましメッセージの検知性能について、2種類の従来正常データ方式とともに評価を行った。一つはメッセージの受信間隔を監視する方式であり、もう一つは監視対象制御データの送信時刻(s)時系列での変動を監視する方式である。後者の従来方式では、過去に受信した正常データを用いて監視対象制御データの現在値を推定し、現在値と推定値の差異が許容範囲を改ざんデータ
正常データ超える場合に、受信したメッセージをなりすましメッセージと判定する。

送信時刻(s)評価指標には、式（1）に示す感度と、式（2）に示す真陰性率※3を用いた。感度が1の場合は、挿入されたなりすま

図7

攻撃種類しメッセージを全て検知したことを示す。真陰性率が1の場合は、全ての正常メッセージを正しく認識し、なりすましメッセージとして誤検知していないことを示す。各式で用いられる真陽性と偽陽性は、それぞれ、なりすましメッセージを正しく判定した数と、誤判定した数である。真陰

改ざんデータA)

正常データ

性と偽陰性は、それぞれ、正常メッセージを正しく判定した数と、誤判定した数である。
感度＝

真陽性
真陽性 + 偽陰性

真陰性率＝

送信時刻(s).........................................（1）真陰性
真陰性 + 偽陽性

図8 ジャブ攻撃を加えた速度データの全体像.................................（2）り返し送信する。図8に、ジャブ攻撃での速度データの全体本評価では、図6に示す攻撃モデルを用いて、車速デー像を、可視化のためにサンプルを間引いて示す。図8（A）

タ（約60km/h）が繰り返し送信される中、速度を81km/h

は、ジャブ攻撃が行われた区間であり、図7下段はこの区に改ざんするために、2種類の攻撃方法により攻撃 ECU か間の先頭部分を拡大したものである。ストレート攻撃でのら、なりすましメッセージを繰り返し送信した。一つ目の速度データの全体像は、攻撃開始時の改ざんデータを除い攻撃方法は、ストレート攻撃である。図7上段に示すようて、ジャブ攻撃と同様である。に、改ざんする速度の81km/h を繰り返し送信する。二つ

図9に評価結果を示す。メッセージの受信周期を監視する

目の攻撃方法は、ジャブ攻撃である。図7下段に示すよう従来方式では、ストレート攻撃、ジャブ攻撃、何れも感度に、正常データの60km/h から改ざん目標速度の81km/hは1となった。しかし、真陰性率は0.7と大きく低下した。

まで、1.5km/h ずつ僅かに速度を増加させた改ざんデータ

この従来方式は、メッセージの受信間隔の許容範囲内に正常を14回に分けて送信した後、81km/h の改ざんデータを繰メッセージとなりすましメッセージを受信する場合には、メッセージの区別がつかなくなるため、正常メッセージも含めてなりすましメッセージと判定するためである。本評
価では、正常メッセージとなりすましメッセージが混じり正規ECU（受信）

あって受信される図8（A）において、この従来方式での真正規ECU（送信）正常
CANメッセージ
なりすまし
CANメッセージ陰性率の低下を確認した。
監視対象制御データの時系列での変動を監視する、従来正常CANメッセージ送信中に、なりすましメッセージを挿入

方式でのストレート攻撃に対する検知性能は、感度、真陰性率ともに1であった。しかし、ジャブ攻撃において感度が0、真陰性率が0.5と検知性能が大きく低下した。これ
は、ジャブ攻撃が開始され、速度が正常データの約60km/攻撃ECUh から改ざん目標速度の81km/h まで、1.5km/h ずつ僅かに速度を増加させながら繰り返し改ざんされる場合、過去に正常と判定した速度データを用いて現在の速度を推定す

図6

攻撃モデル

ると、改ざんデータとの差異は許容範囲内となるため、受2019 年 1 月・S E I テクニカルレビュー・第 194 号

77信したなりすましメッセージ全てが正常メッセージと誤判比較した。この結果、提案方式の検知性能が最も高く、な定されたこと。さらに、速度が81km/h まで改ざんされた

りすましメッセージを挿入された場合でも、正常メッセー

後は、過去に正常と判定した改ざんデータから現在の速度ジと区別して検知可能であることを確認した。

を推定すると、正常データの約60km/h との差異は許容範

本提案方式によれば、サイバー攻撃により車載ネット囲を超えるため、全ての正常メッセージがなりすましメッ

ワークに挿入されたなりすましメッセージの特定が可能でセージと誤判定されたことが原因である。

ある。そのため、攻撃対象を特定しやすく、これにより、提案方式では、両攻撃に対して、従来方式よりも高い検攻撃の対策を行うまでの時間短縮や、対策範囲の限定を行知性能を示した。ストレート攻撃に対する検知性能は、感える。当社で開発を進める侵入検知システムは、車載ネッ

度、真陰性率ともに1であり、ジャブ攻撃では感度、真陰トワークに対する3段階の監視レベルを、本提案方式や比性率ともに0.99であった。ジャブ攻撃で僅かに発生した誤較に用いた従来方式等を用いて構成することで、製品寿命判定は、攻撃開始直後の1度である。これは、なりすましの長い車両への未知のサイバー攻撃の検知を、車載環境でメッセージにより挿入された改ざんデータの値が、車両デー実現する。

タモデルでの推定差異以下となったために発生した。しかし、なりすましメッセージにより挿入される改ざんデータの値は、81km/h に到達するまで1.5km/h ずつ徐々に大きくなる。本評価では、2つ目以降のなりすましメッセージが用 語 集 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

持つ改ざんデータは、車両データモデルの推定差異を超え※1たため、全てをなりすましメッセージとして検知した。本

2つの変数間（x,y）の相関関係を式（3）に示すピアソンの提案方式では、車両データモデルを介して相関制御データ積率相関係数の式により求める。r は相互相関係数であり、群により間接的に監視対象制御データの監視を行うため、x と y は各々監視対象制御データとその他の制御データの値

ストレート攻撃に加えて、ジャブ攻撃も検知可能であるこ相関分析である。µx と µy は各々監視対象制御データと他のその他のデータの平均値であり、n はサンプル数である。相互相関とが本評価により示された。

係数は0～±1.0の範囲で変化し、値が1.0または -1.0に近い程2つの変数間の相関関係が強く、0.4以上、-0.4以下で感度相互に相関関係がある。

真陰性率

1=0.8
0.6
0.4

※20.2
攻撃

∑ =1(−回帰モデル−2))(−∑ =1()−2).................（3）

統計的な方式により算出される目的変数と説明変数間の関0

監視方式∑ =1(ストレート従来方式（受信周期）

従来方式

（時系列）

図9

係式。本稿では目的変数は監視対象制御データであり、説ジャブ提案方式

従来方式（受信周期）

従来方式

（時系列）

提案方式

明変数は監視対象制御データに対して相関関係のあるその他の制御データである。

検知性能

※3

真陰性率

検知性能に対する評価指標の一つ。正常メッセージを正し7.

結言

車載ネットワーク用のアノマリ型侵入検知方式 CDEC について提案を行った。本提案方式では、センサ型の制御データの監視を、相関関係にある制御データ群から車両データモデルを介して推定した値と比較することで行う。
評価では、車両の走行特性を示す8種類のセンサ型の制御データに提案方式を適用し、全てにおいて車両データモデルをトラフィックデータから学習可能であることを確認した。また、車両データモデルの推定精度は、7種類のデータについて3％未満となることを確認した。さらに、提案方式と2種類の従来方式のなりすましメッセージの検知性能を78

車載ネットワーク侵入検知システム

く識別した割合を示す。1が理想的な値である。

参考文

献

（1） Miller, C., and Valasek, C.,“Remote Exploitation of an UnalteredPassenger Vehicle,”presented at DEF CON 23（August 2015）（2） International Organization for Standardization,“Road vehiclesController area network (CAN) - Part 1： Data link layer andphysical signaling,”ISO11898-1, Rev.（2003）（3） International Organization for Standardization,“Road vehiclesController area network (CAN) - Part 1： Data link layer andphysical signaling,”ISO11898-1, Rev.（2015）（4） Koscher, K., Czeskis, A., Roesner, F., Patel, S. et al.,“ExperimentalSecurity Analysis of a Modern Automobile,”2010 IEEE Symposium
on Security and Privacy（2010）（5） Hamada, Y., Inoue,M, Ueda, H., Miyashita, Y, et. al.,“AnomalyBased Intrusion Detection Using the Density Estimationof Reception Cycle Periods for In-Vehicle Networks,”SAEInternational Journal of Transportation Cybersecurity andPrivacy, Vol1（2018）（6） Müter, M., and Asaj, N.,“Entropy-Based Anomaly Detection forIn-Vehicle Networks,”2011 IEEE Intelligent Vehicle Symposium(IV)（2011）（7） Hamada, Y., Inoue, M., Tateishi, H., Adachi, N., et. al.,“VirtualSecsing Anomaly Detection for In-Vehicle Network,”2018
Symposium on Cryptography and Information Security（January,2018）（8） Tibshirani, R.,“Regression shrinkage and selection via the lasso,”
Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological),pp. 267–288（1996）（9） B reiman, L., Friedman, J., Stone, C.J., and Olshen, R.A.,“Classification and Regression Trees,”Boca Raton： Chapman
and Hall/CRC, Monterey, CA（1984）

執筆者 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

濱田

芳 博＊ ：サイバーセキュリティ研究開発室
主査

井上雅之

：㈱オートネットワーク技術研究所
主席

足立直樹

：㈱オートネットワーク技術研究所

上田浩史：㈱オートネットワーク技術研究所
グループ長

宮下之宏

：㈱オートネットワーク技術研究所室長

畑洋一：サイバーセキュリティ研究開発室室長

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー＊主執筆者

2019 年 1 月・S E I テクニカルレビュー・第 194 号     79