Kontaktperson
INTERSTICE - INTelligent sEcuRity SoluTIons for Connected vEhicles
Det föränderliga landskapet för uppkopplade fordon medför betydande utmaningar inom cybersäkerhet. Det här projekt utvecklar ett maskininlärningsbaserat system för intrångsdetektering i fordonsnätverk som CAN och Automotive Ethernet. Systemet övervakar och analyserar datatrafik för att snabbt identifiera hot och implementera begränsningsstrategier.
Projektet är ett samarbete mellan Scania CV, RISE och Scaleout Systems. Målet är att utveckla ett maskininlärningsdrivet system för intrångsdetektering i fordonskommunikationsnätverk. Projektet introducerar: (a) Innovativa metoder för att generera attackdata med hjälp av avancerade simuleringsmiljöer och generativa AI-modeller. (b) Verktyg och metoder för att analysera nätverksdata och detektera komplexa attacker på CAN och Automotive Ethernet, baserad på maskininlärning med fokus på förklarbarhet genom transparens och pålitlighet. (c) Effektiva strategier för att distribuera lättvikts-IDS på inbyggda system, såsom fordons-ECU, samt federerade inlärningsbaserade lösningar för att utveckla en aggregerad IDS-modell av fordon.
Sammanfattning
Projektnamn
INTERSTICE
Status
Pågående
RISE roll i projektet
Deltagare
Projektstart
Varaktighet
2 år
Total budget
2 710 169 SEK