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GIDS: GAN based Intrusion Detection System for In-Vehicle Network GIDS: GAN based Intrusion Detection System for In-Vehicle Network 1) 모델 A. Converting CAN Data to Image - CAN ID 패턴을 추출한다. ID를 One-hot-vector로 변환. - 예를들어, 0x2a0는 (16 by 3) 행렬 형태가 된다. - 두개의 구분자(Discriminator)가 있다. 2) 학습 방법 - 1) Training for known attack: : 첫번째 구분자는 normal CAN과 abnormal CAN을 수신한다. 첫번째 구분자는 탐지할 수 있는 공격의 범위는 학습에 사용된 공격으로 제한될 수 있다. - 2) Training for unknown attack: : 생성자와 2번째 구분자가 동시.. 더보기
행렬 분해(Matrix Decomposition) 종류 1) 고유값 분해(Eigen Value Decomposition) 2) 스펙트럼 분해(Spectral Decomposition) 3) 특이값 분해(Singular Value Decomposition) 1) 고유값 분해(Eigen Value Decomposition) - 모든 대칭 행렬 A에 대해 고유값 분해(EVD, Eigen Value Decomposition, Spectral Decomposition)가 가능함을 보았다. $$ A = P D P^T $$ ※ 모든 N x N 정방행렬 A가 고유값 분해가 가능한 것은 아니고, 고유값분해가 가능하려면 행렬 A가 N개의 일차독립인 고유벡터를 가져야 한다. ※ 행렬 A가 일차독립이라는 말은 행렬 A의 열 벡터들 중 어느 한 벡터도 다른 벡터들의 일차결합으로 표.. 더보기
[비] 시민의 참여하는 정책 한 소시민으로서 사회 소식을 듣고 느낀 것을 글의 형태로 조금씩 정리해보고자 한다. [시민의 참여하는 정책 1] - 가칭 : 기업 외화 수익률 법 대기업의 특정 수익의 일부는 외화로 부터 얻어지는 것이어야 한다고 생각한다(여기서 매출이 어느 정도 일때, 어느 비율로 외화가 차지해야 하는 것인지는 합의가 필요). 혹은 규모가 특정 기준 이상 크길 원하는 기업은 사회적으로 합의된 외화 수익 기준을 만족시켜야 한다고 생각한다. 기업의 눈을 세계로 돌리고, 국내 독과점과 제로섬 게임을 막는 효과가 있다. 문어발식 국내 시장 확장 하여 소기업의 성장을 막는 행위를 방지하는 효과가 있다. 무엇보다 국내 산업의 세계 경쟁력을 갖출 수 있다고 생각한다. [시민의 참여하는 정책 2] - 가칭 : 대기업 원천 기술 도전 .. 더보기
Bag of Visual Words 개념 Contents 1. 개요 2. 설명 3. TF-IDF 1. 개요 - Bag of Visual Words는 유사 이미지를 찾는 방법 중 하나이다. 이미지 비교에는 픽셀간 비교하는 방법이 있을 수 있고, 소위 이미지에서 'Visual Words'를 구성해 주요 부분만 비교할 수 있다. Bag of Visual Words는 후자의 방법이다. - Slam에서는 Loop Closing Detection에서 활용된다. 2. 설명 - SIFT와 같은 Descriptor로 이미지의 특징점을 파악한다. - 특징점을 이용해 이미지를 이른바 시각적 단어의 집합으로 파악하고, 히스토그램을 구성하여 이미지 당 Words의 발생빈도를 통계 낸다. - 이미지 히스토그램을 이용해 이미지 간의 유사성을 보다 효율적으로 파악한다 (물.. 더보기
Optical Flow 출처 : https://docs.opencv.org/master/d4/dee/tutorial_optical_flow.html OpenCV: Optical Flow Prev Tutorial: Meanshift and Camshift Next Tutorial: Cascade Classifier Goal In this chapter, We will understand the concepts of optical flow and its estimation using Lucas-Kanade method. We will use functions like cv.calcOpticalFlowPyrLK() to track featur docs.opencv.org 1. 학습 목표 - Optical Flow 개념을 이해하고, .. 더보기
Fast Algorithm for Corner Detection 출처 : https://docs.opencv.org/master/df/d0c/tutorial_py_fast.html OpenCV: FAST Algorithm for Corner Detection Goal In this chapter, We will understand the basics of FAST algorithm We will find corners using OpenCV functionalities for FAST algorithm. Theory We saw several feature detectors and many of them are really good. But when looking from a real-time applicat docs.opencv.org ※ 본 포스팅은 위의 링크 글.. 더보기
Linearity(선형성) 이란 Q. 선형성이란 무엇인가? 1차원 직선 상의 연산은 선형성을 만족한다고 할 수 있나? A. 아니다. 1차원 직선 상의 연산도 선형성을 만족하지 않을 수 있다. 선형성은 행렬 뿐만 아니라 함수, 연산에도 적용할 수 있는 개념이다. (상세) 선형대수 정리에 따르면, T: $R^n -> R^m $이 행렬 변환일 필요충분조건은, $R^n$에 있는 모든 벡터 u와 v에 대해 그리고 모든 스칼라 k에 대해 다음과 같은 관계가 성립하는 것이다. (1) T(u + v) = T(u) + T(v) : Superposition(합의 성질) (2) T(ku) = kT(u) : Homogeniety(동치) 위의 식을 종합하면, $T(k_{1}u + k_{2}v) = k_{1}T(u) + k_{2}T(v)$를 만족하는 것은 선형.. 더보기
Pseudo Inverse(유사 역행렬) 및 SVD(특이값 분해)_v2 Q. Least Square (최소 자승법) 과 Pseudo Inverse(유사 역행렬)는 어떤 연관이 있는가? Q. AX=0 의 선형 연립방정식을 풀때는 어떤 방식을 사용하여야 하는가? Q. Ax=0 식에서 왜 x가 Right Singular Vector라고 할수 있는가? Q. Least Square (최소 자승법) 과 Pseudo Inverse(유사 역행렬)는 어떤 연관이 있는가? A. 변환 행렬 A가 역행렬이 존재하지 않는 경우만 관련이 있다. 예를 들어 A가 m by n 행렬(m > n)인 경우이다. 사전지식 참고) 더보기 (n by n) 정방행렬 중에는 역행렬이 존재하는 경우도 있고 존재하지 않는 경우도 있다. 하지만 정방행렬이 아니면 무조건 역행렬이 존재하지 않는다. (상황) 최소 자승법 해 .. 더보기

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