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Sistema de detección de intrusos en el CAN bus de automóviles utilizando una red neuronal multicapa

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dc.contributor.author Venegas Segura, Juan Carlos
dc.date.accessioned 2021-11-10T06:36:37Z
dc.date.available 2021-11-10T06:36:37Z
dc.date.created 2021-06-25
dc.date.issued 2021-11-10
dc.identifier.citation Venegas Segura, Juan Carlos. (2021). Sistema de detección de intrusos en el CAN bus de automóviles utilizando una red neuronal multicapa (Maestría en Ciencias de la Computación). Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Computación, México. es
dc.identifier.uri http://tesis.ipn.mx/handle/123456789/29729
dc.description Tesis (Maestría en Ciencias de la Computación), Instituto Politécnico Nacional, CIC, 2021, 1 archivo PDF, (105 páginas). tesis.ipn.mx es
dc.description.abstract RESUMEN: Hoy en día, los vehículos son el principal medio de transporte utilizado en cualquier parte del mundo y gracias al avance de la tecnología, la industria automotriz ha mejorado en gran medida muchos aspectos de los vehículos. Actualmente, los vehículos modernos ofrecen una gran cantidad de funciones, como sistemas más precisos durante el funcionamiento, sistemas de apoyo como el GPS hasta medios de entretenimiento. En general, cada uno de los sistemas que podemos ver en un automóvil se encuentran en constante comunicación para lograr un funcionamiento óptimo. Estos sistemas utilizan una red compleja la cual se encuentran interactuando. Sin embargo, este enfoque, que fue adoptado de las redes de computadoras, ha presentado una gran variedad de vulnerabilidades que han sido explotadas por muchas personas. En la actualidad algunas investigaciones demuestran que es posible realizar ciberataques a un vehículo con el cual podemos realizar una gran variedad de tareas como tomar el control del vehículo, provocar algún mal funcionamiento o incluso atentar contra los usuarios. En consecuencia, también se pueden encontrar muchas investigaciones en las cuales se busca mejorar la seguridad en el vehículo con respecto a la ciberseguridad. Estos trabajos hacen uso de muchas herramientas de diferentes áreas de investigación que permitirán mejorar la ciberseguridad en los automóviles. Por tal motivo, esta investigación propone el diseño de un sistema que se enfoque en detectar alguna intrusión en la red del vehículo, con el objetivo de descubrir algún ataque. Este sistema se basará en el uso de una red neuronal multicapa la cual tendrá la tarea de verificar si la información que se comparte en la red es genuina o por el contario si se trata de alguna intrusión. El proceso que se siguió para encontrar una red neuronal que fuera capaz de dar solución a los problemas de ciberseguridad en los vehículos consistió en una serie de experimentos. Dichos experimentos permitieron determinar algunos aspectos propios de las redes neuronales, como son la cantidad de capas ocultas y neuronas que pueden tener las redes neuronales. Asimismo, se realizaron experimentos donde se observó el comportamiento que tenían las funciones de activación, las funciones de coste de error y los optimizadores que forman una parte importante en la estructura de una red neuronal. Adicionalmente se realizaron experimentos para determinar la mejor estructura de la trama de los datos que se utilizaron para alimentar a la red neuronal. Cada uno de los experimentos realizados permitió encontrar una red neuronal con la cual podamos identificar posibles intrusiones en la red del vehículo, y que además nos proporciones resultados que sean similares a los que se han reportados en la literatura. ABSTRACT:Nowadays, vehicles are the mean conveyance used anywhere in the world and thanks to advancement in technology, the automotive industry has greatly improved many aspects of vehicles. Today, modern vehicles offer a host of functions, such as more accurate systems during operation, support systems such as GPS, and entertainment media. In general, each of the systems that we can see in a car are in constant communication to achieve optimal operation. These systems use a complex network in which they are interacting. However, this approach, that was adopted from computer networks has presented a great variety of vulnerabilities that have been exploited by many people. Currently, some research shows that it is possible to carry out cyberattacks on a vehicle with which we can perform a wide variety of tasks such as taking control of the vehicle, causing a malfunction, or even attacking users. Consequently, a lot of research have been developed in which it is sought to improve safety in vehicles with respect to cybersecurity. These projects make use of many tools from different research areas that will improve cybersecurity in cars. For this reason, this research proposes the design of a system that focuses on detecting an intrusion in the vehicle's network, with the aim of discovering an attack. This system will be based on the use of a multilayer neural network, which we could verify if the information shared on the network is genuine or, on the contrary, if it is an intrusion. The process followed to find a neural network capable of solving cybersecurity problems in vehicles consisted of a series of experiments. These experiments will allow to determine some aspects of neural networks, such as the number of hidden layers and neurons that neural networks can have. Likewise, experiments were carried out to verify the behavior of the activation functions, the error cost functions and the optimizers that form an important part in the structure of a neural networks. In addition, experiments were carried out to determine the structure of the data frame that was used to feed the neural network. Each of the experiments carried out allowed to find a neural network with which we can identify possible intrusions in the vehicle's network, and that also provide us with results that are comparable to those reported in the literature. es
dc.description.sponsorship CONACyT es
dc.language.iso es es
dc.subject Detección de intrusos es
dc.subject Inteligencia artificial es
dc.subject Redes neuronales es
dc.subject Artificial intelligence es
dc.subject Neural networks es
dc.subject Cybersecurity in CAN bus cars es
dc.title Sistema de detección de intrusos en el CAN bus de automóviles utilizando una red neuronal multicapa es
dc.type TESIS es
dc.contributor.advisor Escamilla Ambrosio, Ponciano Jorge


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