Resumen de Mitigación del ataque replay en automóviles usando SDR y CNN

Juan Carlos Martínez Quintero, Edith Paola Estupiñán Cuesta, Saira Vanessa Rodriguez Diaz

• español

  Este documento presenta un sistema capaz de detectar el ataque replay en sistemas de seguridad de automóviles mediante SDR y CNN. El sistema propuesto pretende diferenciar la señal de radiofrecuencia de la llave original, de la señal retransmitida usando un HackRF. La retransmisión de señales se configuró con dos niveles distintos de ganancia (alta y baja). Las señales fueron adquiridas con un RTL-SDR, se procesaron en el dominio del tiempo, se extrajo el espectro en frecuencia y se convirtieron a formato de imagen. Tres redes neuronales convolucionales se entrenaron para diferenciar la señal original versus la retransmitida de ganancia alta, baja o ambas. Se evaluó la eficiencia de las redes mediante matrices de confusión analizando sus métricas y se graficó la curva ROC la cual define la eficiencia de la red mediante su área bajo la curva. Se obtuvo como resultado en todas las redes una exactitud superior al 90%.

• English

  This document presents a system capable of detecting replay attack in automobile security systems using SDR and CNN. The proposed system aims to differentiate the radio frequency signal from the original key fob and the signal retransmitted using a HackRF. Signal retransmission is configured with two different levels of gain (high and low). The signals were acquired with an RTL-SDR, processed in time domain, the frequency spectrum was extracted and converted into an image format. Three convolutional neural networks were designed to differentiate the original versus the retransmitted signal from high gain, low gain, or embassies. The efficiency of the networks is evaluated by means of confusion matrices analyzing their metrics and the ROC curve is plotted which defines the efficiency of the network by its area under the curve. As a result, an efficiency of over 90% is obtained in all networks.