2016년 11월 8일 화요일

최근 accept 된 paper (PST 2016) -- dataset release

자동차 보안 분야로 
Know Your Master: Driver Profiling-based Anti-theft Method 
라는 제목으로  투고했던 논문이 최근 PST 2016 (Privacy, Security and Trust) conference 에 accept 되었습니다. 
저자는 곽병일, 우지영, 김휘강 (Byung Il Kwak, JiYoung Woo, Huy Kang Kim) 이고요. 

자동차 내부 traffic 을 모니터링하여 Driving pattern 을 detection 하여 운전자가 누구인가 classification 을 해내는 논문으로 차량도난 방지에 응용을 하였습니다. 


이 연구 관련하여 저희가 자체 제작한 dataset 을 release 합니다. 

http://ocslab.hksecurity.net/Datasets/driving-dataset

차량변수는 통제를 해두고 운전자들을 바꿔가면서 안암동 고려대학교에서 상암동 월드컵 경기장 까지 운행을 하여 CAN traffic 을 추출을 한 dataset 입니다.
도심주행, 고속도로 주행, 주차장 주행 등 주행구간에 대해서, 어떤 운전자들이 운행을 했는가에 대해 충실히 label 을 달아두었습니다.

저희 논문에 사용한 알고리즘 외에도 다양한 Machine Learning 기법들을 이용하여 실험해 보시고, 저희 논문을 많이 인용해 주시면 좋겠습니다.
논문 인용정보는 다음과 같습니다.

Byung Il Kwak, Jiyoung Woo and Huy Kang Kim, "Know Your Master: Driver Profiling-based Anti-theft Method", PST (Privacy, Security and Trust) 2016


@inproceedings{kwak2016know,
  title={Know your master: Driver Profiling-based Anti-theft method},
  author={Kwak, Byung Il and Woo, Jiyoung and Kim, Huy Kang},
  booktitle={PST 2016},
  year={2016}
}

본 dataset 의 의의는 다음과 같습니다.

  • 시뮬레이션에 의해 생성된 dataset 이 아닌, 실 자동차 주행을 통해 생성된 dataset 입니다. 
  • driver 수, 운행기간 횟수 등 그 양과 질 면에서 현존하는 모든 dataset 중 최대이자, 현재시점으로 *유일무이*한 dataset 입니다. 사실 그간 공개된 차량 운행과 관련된 dataset 은 없다고 보셔도 됩니다. 
  • 차량 운전자 구분을 하는 것은 꼭 차량도난 탐지 연구에만 쓸 수 있는 것이 아닙니다. 개인화를 통한 인포테인먼트 맞춤서비스를 하는데도 응용 가능합니다. 
  • 더불어 차량 CAN data 만을 가지고 기존에 knowledge 없이 어느 구간을 주행중인지 특성을 알아낼 수 있는 연구에도 (아 이 사람이 지금 주차 중이구나, 아 이 사람이 지금 도로를 고속 주행 중이구나) 활용가능합니다. 

<차량에서 CAN traffic 실시간 추출 및 저장> 

<차량 주행 구간>

저자버전의 논문 파일을 첨부합니다.
아래 링크에서 다운로드 받을 수 있습니다.
https://www.dropbox.com/s/d01dac198jj15bg/final%20manuscript%20%28submission%20id%20119%29.pdf?dl=0
Conference proceeding 이 검색되서 온라인에 올라오게 되면 파일은 내리도록 하겠습니다.