Enhancing Cybersecurity of Automotive Ethernet Networks with Deep Learning-based Intrusion Detection Systems - Marques da Luz, Luigi F.; Freitas de Araujo-Filho, Paulo; Campelo, Divanilson R. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2025)
O aumento na quantidade de superfícies de ataque em veículos, impulsionado pela crescente presença de conectividade, em conjunto com a necessidade da Ethernet automotiva - uma tecnologia de rede intraveicular de alta largura de banda - evidencia a necessidade de mecanismos de segurança cibernética eficazes. Esta dissertação propõe dois sistemas de detecção de intrusão (IDSs - do inglês Intrusion Detection Systems) baseados em deep learning para a detecção de ciberataques em redes Ethernet automotivas. A primeira proposta apresenta um IDS baseado em uma rede neural convolucional otimizada por múltiplos critérios, projetada para otimizar, de forma simultânea, a precisão e o tempo de detecção, bem como os requisitos de armazenamento. A segunda proposta apresenta um IDS de múltiplos estágios, também baseado em deep learning, em que o primeiro estágio prioriza a rápida detecção de ataques, enquanto o segundo foca na obtenção de resultados mais precisos e também na classificação dos ataques. Como principais resultados desta pesquisa, destacam-se a publicação de um artigo no SBRC 2023 e outro no periódico Ad Hoc Networks.