タイトル１	CANリバースエンジニアリングにおける低計算量トークン化手法の提案
登壇者	金森 健人
共著者	上村 孔明 鉢嶺 光 倉地 亮（名古屋大学 特任准教授）

タイトル２	OBD-II 診断プロトコルを利用した相関分析によるCAN リバースエンジニアリングの完全自動化に向けた考察と検証
登壇者	上村 孔明
共著者	金森 健人 鉢嶺 光 倉地 亮（名古屋大学 特任准教授）

発表概要

『CANリバースエンジニアリングにおける低計算量トークン化手法の提案』

車載ネットワークで一般的に使用されるプロトコルであるCANにおけるペイロードの値の格納方法は車種やOEM毎に異なる．そのため，汎用的な異常検知システムの構築やサードパーティ製の自動運転システム搭載のためにリバースエンジニアリングの研究が行われている．CANに対するリバースエンジニアリングはペイロード内に含まれる複数のシグナルを抽出するトークン化，各シグナルを具体的な意味のある情報に変換するトランスレーションの2段階に分かれる．トークン化では，シグナルが取り得る開始位置と終了位置の全てのパターンに統計計算を行い閾値を用いてシグナルを抽出する最適化手法と，ビットフリップレート(BFR:Bit Flip Rate)を基に抽出する手法が提案されている．最適化手法は計算量が高くなってしまい，BFRを基にした手法は時系列を考慮できないという課題がある．そこで，本研究では事前にシグナルの性質を調査し，性質毎に最適化手法とBFRを基にした手法を使い分けるアルゴリズムを提案する．正解率および処理時間の観点で評価を行い，それぞれの手法を単体で使うより対象毎に使い分けることでの有効性を確認した．

『OBD-II 診断プロトコルを利用した相関分析によるCAN リバースエンジニアリングの完全自動化に向けた考察と検証』

自動運転車やコネクテッドカーの普及に伴って，ネットワークを介した車両に対するサイバー攻撃が数多く報告されている．そのため，OEM等，自動車製造に関わる企業だけではなく，車載向けサードパーティ製品の開発を行う関連会社に至るまで，サイバーセキュリティの脅威への対応に迫られている．車載セキュリティの強化のためには，必要に応じて車載ネットワーク上を流れるシグナルの解析が求められるが，一般的にシグナルの情報はOEMによって秘匿されており，サードパーティ製品の開発担当者や研究者は車載ネットワークをリバースエンジニアリングして情報を得る必要がある．本研究では，一般的に車載ネットワークに用いられる通信プロトコルであるCANを対象に，車両の診断を行う際に用いるOBD-II診断プロトコルを利用したリバースエンジニアリングを行う上で，相関分析を用いる手法に焦点を当てて，分析を正確に行うための条件を考察した．その結果，CANシグナルが取る値の種類の大きさが，相関分析の結果に大きく影響を及ぼすことを明らかにした．

開催概要

シンポジウム名	2024年 暗号と情報セキュリティシンポジウム（SCIS2024） https://www.iwsec.org/scis/2024/index.html
開催期間	2024年1月23日（火）～ 1月26日（金）
会場	出島メッセ長崎 長崎県長崎市尾上町5-1