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Clevere Anomalieerkennung in CAN Communication

Clevere Anomalieerkennung in CAN Communication
type:Bachelor-/ Masterarbeit
time:assigned
tutor:

M. Eng. Marc Weber

Clevere Anomalieerkennung in CAN Communication

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Umfeld

Die Kombination aus steigender Konnektivität und automatisiertem Fahren stellt auch moderne E/E-Architekturen vor neue Herausforderungen. Eine sichere Fahrzeug-interne Kommunikation trägt dabei einen wesentlichen Teil zur Sicherheit des Gesamtfahrzeugs bei. Ein Baustein dafür ist die Überwachung der Kommunikation und das Erkennen von Unregelmäßigkeiten, sogenannten Anomalien.
In vorherigen Arbeiten wurde ein System entwickelt, das Anomalien in CAN Kommunikation erkennt. Bisher wurden jedoch nur einzelne Nachrichten auf Anomalien untersucht. In dieser Arbeit soll das System erweitert werden, so dass die gesamte Kommunikation im Fokus der Überwachung steht. Dafür sollen Algorithmen des maschinellen Lernens zum Einsatz kommen, die auch in Echtzeit auf Steuergeräten berechnet werden können. 

 

Aufgabe

  • Einarbeitung in Automotive CAN Kommunikation (z.B. Kommunikationsmatrix)
  • Einarbeitung in maschinelles Lernen und Anomalieerkennung
  • Erweiterung des existierenden Systems um das ausgesuchte Verfahren
  • Evaluierung der Leistungsfähigkeit in Vector CANoe
  • Aufzeigen von Optimierungsmöglichkeiten im Bezug auf reale Steuergeräte 

 

Voraussetzungen

Gute Kenntnisse in C# / Python, Kenntnisse über CAN Kommunikation und TensorFlow von Vorteil, selbstständiges Lernen, Teamfähigkeit