コネクテッドカーやIoT技術の普及に伴い、自動車を標的としたサイバー攻撃や盗難が北米を中心に急増しており、従来の物理的・静的なセキュリティ対策の限界が露呈しています。こうした課題に対処するため、本論文では機械学習によるリアルタイムの異常検知、IoTデバイスのセキュリティ強化、暗号化された通信プロトコルを統合した包括的な次世代サイバーセキュリティフレームワーク「AUTOGUARDX」を提案しています。提案されたシステムは、既存のISO/SAE 21434やISO 26262といった国際規格に適合しつつ、リレーアタックやCANバスへの不正侵入、OBDポートを通じたハッキングといった多様な攻撃ベクトルに対して効果を発揮します。12台の車両を用いた実証実験の結果、AUTOGUARDXは極めて低い誤検知率を維持しながら、高負荷時や複合的な攻撃環境下でも迅速かつ確実に脅威をブロックできることが示されました
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