• • Dataset ID : KU-2019-In-Vehicle Network Intrusion Detection
  • 이         름 : 자동차 내부 네트워크 데이터셋 (정상/비정상)
• • 제 공 자 : 고려대학교
  • 수집방법 : 차량 OBD-II port 연결을 통한 네트워크 트래픽 덤프

2019년도 정보보호 R&D 데이터 챌린지 대회의 “자동차용 침입 탐지“ 트랙에 활용된 차량 내부 네트워크 트래픽 데이터셋이다.

고려대학교 해킹대응기술연구실에서 연구한 “Anomaly intrusion detection method for vehicular networks d on survival analysis” 논문의 성능 검증에 기반이 된 데이터셋으로, 3개 차종 (KIA Soul, CHEVOLET Spark, HYUNDAI Sonata)들의 정상 상태의 네트워크 트래픽과 공격 상태 (Flooding, Fuzzy, Malfunction, Replay) 에 대한 네트워크 트래픽이며, 실제 차량에서 CAN Bus 네트워크 트래픽을 추출하였다.

본 데이터셋은 정보보호 R&D 데이터 챌린지 대회의 예선 학습용, 예선 제출용, 본선 1차 학습용, 본선 1차 제출용, 본선 2차 학습용, 본선 2차 제출용 구분되어 있다. 차량 내부 네트워크에 대한 침입 탐지 기술 및 알고리즘들의 성능 평가에 활용 가능할 것으로 기대된다.

• • 파일크기 : Total size: 430MB – unzip, 79MB – zip
• • 데이터셋을 활용한 대회 : 정보보호 R&D 데이터챌린지 2019  [관련 링크]

• • 관련 연구 : Survival Analysis Dataset for automobile IDS[관련 링크], In-Vehicle Network Intrusion Detection Challenge[관련 링크]

• • 예선 (Preliminary) - Train and Release dataset (Normal, Flooding, Fuzzy, Malfunction) – Class (‘R’ or ‘T’) 포함
  • 본선 (1st session) - Train and Release dataset (Normal, Fuzzy, Malfunction) – Class (‘R’ or ‘T’) 포함
  • 본선 (2nd session) - Train and Release dataset (Malfunction, Replay) – Class (‘R’ or ‘T’) 포함
  • Timestamp, CAN ID, DLC (Data Length Code), Data field, Class