CAN bus sistemi için FPGA tabanlı saldırı tespit sisteminin geliştirilmesi
Development of FPGA based intrusion detection system for CAN bus
Yazar: ORHUN ARPACI
Danışman: PROF. DR. HAMİT ERDEM
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektronik denetim = Electronic control ; FPGA = FPGA ; Parmak izi = Fingerprint ; Saldırı tespit sistemi (IDS) = Intrusion detection system (IDS) ; Veri yolu = Data bus ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Günümüz araç sistemleri teknolojik açıdan hızla gelişmektedir. Gelişen araç sistemlerindeki
elektronik ünitelerin sayısı da git gide artmaktadır. Araç içi elektronik birimlerin farklı
iletişim ağları ile dış dünya iletişimime açılması ile bu birimlerin veri iletişiminin güvenliği
araştırma konusu olmuştur. Günümüz araçlarda araç içi iletişimde CAN veri yolu
kullanılmaktadır. CAN veri yolu bit hatası açısından güvenilir bir veri yolu olsa da birçok
güvenlik açığını da barındırmaktadır. CAN veri yolunun güvenlik açıklarını kapatmak için
birçok saldırı tespit sistemi geliştirilmektedir. Saldırı tespit sistemleri ile CAN veri yoluna
yapılabilecek saldırıların tespiti ve karşı önlemlerin alınması hedeflenmektedir. Bu tez
kapsamında araç içerisindeki CAN veri yoluna fiziksel olarak yapılacak bir saldırıyı tespit
edebilen bir saldırı tespit sistemi gerçeklenmiştir. Bu gerçeklemede elektronik birimlerin
veri transferi sırasında, CAN veri yolunda oluşturdukları sinyaller incelenmiştir. İncelenen
CAN sinyallerinden, sinyallerin parmak izlerinin çıkarılabileceği kanıtlanmıştır. Sinyallerin
parmak izlerinin çıkarılması için FPGA üzerinde bir CAN IP çekirdeği geliştirilmiştir.
Çıkarılan sinyal özellikleri MLP ve LSTM olmak üzere iki farklı tür yapay sinir ağlarının
eğitiminde kullanılmıştır. Eğitilen yapay sinir ağları ile CAN veri yoluna fiziksel olarak
saldırı gerçekleştiren bir elektronik cihazın bıraktığı sinyalin parmak izlerinden saldırı tespiti
yapılmıştır.

Abstract:
Today's vehicle systems have been developing rapidly. The number of electrical units in the
vehicle systems are increasing. With the opening of the in-vehicle electronic units to the
outside world with different communication networks, the security of the data
communication of these units has been the subject of research. In vehicle systems CAN bus
is used to communicate between electrical control units (ECU). CAN bus is a very reliable
communication network according to bit error rate. However, CAN bus has numerous
vulnerabilities in terms of security. In order to seal these security vulnerabilities many
intrusion detection systems (IDS) have been developed. With intrusion detection systems, it
is aimed to detect attacks on the CAN bus and take countermeasures. In this thesis, an
intrusion detection system which can detect attacks in the physical layer of the CAN bus.
For his purpose, CAN signals, which are produced by ECUs, were analyzed. It is proven that
ECU footprints can be extracted from CAN signals. In this thesis, to extract footprint of
signals, a CAN IP core was implemented on FPGA. Extracted footprints were used to train
different neural network architectures which are MLP and LSTM. Trained neural networks
were used to detect intrusions by using signal footprints of intruder ECUs.