Modelos Interpretáveis com Inteligência Artificial Explicável (XAI) na Detecção de Intrusões em Redes Intra-Veiculares Controller Area Network (CAN) - Dresch, Felipe N.; Scherer, Felipe H.; Quincozes, Silvio E.; Kreutz, Diego (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2024: Anais do XXIV Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas ComputacionaisDO - 10.5753/sbseg.2024.241421, 2024)
Redes intra-veiculares que utilizam o protocolo Controller Area Network (CAN) são vulneráveis a ataques como fuzzing, fabricação, DoS, spoofing, replay, injeção de mensagens e injeção de falhas. Estudos existentes tipicamente abordam esse problema por meio de Sistemas de Detecção de Intrusões (IDSs). Contudo, esses IDSs frequentemente carecem de explicabilidade, o que compromete sua confiabilidade e interpretabilidade, especialmente em redes CAN, onde os padrões de comunicação são variados. Este estudo investiga a explicabilidade dos IDSs em redes CAN, utilizando o conjunto de dados X-CANIDS, que contém dados reais de veículos. A biblioteca SHAP foi empregada para fornecer explicabilidade ao modelo, revelando as relações entre mensagens CAN e o comportamento dos atacantes, contribuindo para uma melhor interpretação das decisões do IDS.