ВИКОРИСТАННЯ eBPF ДЛЯ ЗАХИСТУ АВТОМОБІЛЬНИХ КОНТЕЙНЕРИЗОВАНИХ СЕРЕДОВИЩ
DOI:
https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.35.1438Ключові слова:
CAN bus; вразливість; загроза; автомобіль; кібербезпека; атака.Анотація
Програмно-визначені автомобілі дедалі частіше використовують Linux-платформи, централізовані обчислювальні вузли та контейнеризовані застосунки. Спільне ядро операційної системи створює ризики порушення ізоляції, підвищення привілеїв і несанкціонованого доступу контейнерів до ресурсів та внутрішніх мереж транспортного засобу. Метою роботи є систематизація підходів до застосування технології eBPF для моніторингу, виявлення загроз і реалізації політик безпеки в автомобільних контейнеризованих середовищах під час виконання. Методологічну основу становлять аналіз наукових публікацій і технічної документації ядра Linux та порівняння механізмів захисту контейнерів і автомобільних мереж. Систематизовано функції eBPF (моніторинг, виявлення, контроль доступу, контроль SocketCAN, кореляція, реагування) та визначено основне обмеження кожної з них в автомобільному середовищі. Обґрунтовано розмежування реєстрації подій і синхронного блокування операцій засобами BPF LSM; дворівневий контроль взаємодії з SocketCAN, що окремо перевіряє право використання CAN-інтерфейсу та відповідність передавання призначенню сервісу; формування профілів поведінки для окремих режимів роботи платформи; явне розрізнення встановленого, імовірного та невідомого джерела подій під час кореляції активності контейнера з CAN-трафіком. Запропоновано архітектуру з трьох компонентів (засоби ядра, локальний аналітичний агент, компонент керування політиками) та критерії оцінювання: повноту збирання подій, частку втрат телеметрії, кількість хибних тривог за годину роботи, кількість необґрунтованих блокувань і вплив на часові характеристики прикладних завдань. Практичне значення роботи полягає у визначенні вимог до засобів захисту та порядку їх поетапної перевірки на автомобільних Linux-платформах. Перспективи досліджень пов’язані з експериментальною перевіркою запропонованих рішень на апаратних платформах автомобільного класу.
Завантаження
Посилання
Checkoway, S., McCoy, D., Kantor, B., Anderson, D., Shacham, H., Savage, S., Koscher, K., Czeskis, A., Roesner, F., & Kohno, T. (2011). Comprehensive experimental analyses of automotive attack surfaces. In Proceedings of the 20th USENIX Security Symposium (USENIX Security 11). USENIX Association. https://www.usenix.org/conference/usenix-security-11/comprehensive-experimental-analyses-automotive-attack-surfaces
Gwak, S., Doan, T.-P., & Jung, S. (2023). Container instrumentation and enforcement system for runtime security of Kubernetes platform with eBPF. Intelligent Automation & Soft Computing, 37(2), 1773–1786. https://doi.org/10.32604/iasc.2023.039565
Findlay, W., Barrera, D., & Somayaji, A. (2021). BPFContain: Fixing the soft underbelly of container security (arXiv:2102.06972). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2102.06972
Jarkas, O., Ko, R., Dong, N., & Mahmud, R. (2025). A container security survey: Exploits, attacks, and defenses. ACM Computing Surveys, 57(7). https://doi.org/10.1145/3715001
Jolak, R., Rosenstatter, T., Mohamad, M., Strandberg, K., Sangchoolie, B., Nowdehi, N., & Scandariato, R. (2022). CONSERVE: A framework for the selection of techniques for monitoring containers security. Journal of Systems and Software, 186, Article 111158. https://doi.org/10.1016/j.jss.2021.111158
Kifor, C. V., & Popescu, A. (2024). Automotive cybersecurity: A survey on frameworks, standards, and testing and monitoring technologies. Sensors, 24(18), Article 6139. https://doi.org/10.3390/s24186139
Kim, R., Ryu, J., Kim, S., Lee, S., & Kim, S. (2025). Detecting cryptojacking containers using eBPF-based security runtime and machine learning. Electronics, 14(6), Article 1208. https://doi.org/10.3390/electronics14061208
Lampe, B., & Meng, W. (2023). Intrusion detection in the automotive domain: A comprehensive review. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 25(4), 2356–2426. https://doi.org/10.1109/COMST.2023.3309864
Lampe, B., & Meng, W. (2023). A survey of deep learning-based intrusion detection in automotive applications. Expert Systems with Applications, 221, Article 119771. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.119771
Lim, S. Y., Stelea, B., Han, X., & Pasquier, T. (2021). Secure namespaced kernel audit for containers (arXiv:2111.02481). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2111.02481
Lin, X., Lei, L., Wang, Y., Jing, J., Sun, K., & Zhou, Q. (2018). A measurement study on Linux container security: Attacks and countermeasures. In Proceedings of the 34th Annual Computer Security Applications Conference (pp. 418–429). ACM. https://doi.org/10.1145/3274694.3274720
Lokman, S.-F., Othman, A. T., & Abu-Bakar, M.-H. (2019). Intrusion detection system for automotive Controller Area Network (CAN) bus system: A review. EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 2019, Article 184. https://doi.org/10.1186/s13638-019-1484-3
Nam, J., Lee, S., Porras, P., Yegneswaran, V., & Shin, S. (2023). Secure inter-container communications using XDP/eBPF. IEEE/ACM Transactions on Networking, 31(2), 934–947. https://doi.org/10.1109/TNET.2022.3206781
Pan, F., Rickert, M., Betz, T., Wen, L., Lin, J., Petrovic, N., Lienkamp, M., & Knoll, A. (2024). Toward software-defined vehicles: From model-based engineering to virtualization-based deployment. IEEE Access, 12, 192127–192145. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3512002
Rajapaksha, S., Kalutarage, H., Al-Kadri, M. O., Petrovski, A., Madzudzo, G., & Cheah, M. (2023). AI-based intrusion detection systems for in-vehicle networks: A survey. ACM Computing Surveys, 55(11), Article 237. https://doi.org/10.1145/3570954
Shin, H., Jo, M., Yoo, H., Lee, Y., & Tak, B. (2024). A technique for accurate detection of container attacks with eBPF and AdaBoost. Journal of the Korea Society of Computer and Information, 29(6), 39–51. https://doi.org/10.9708/jksci.2024.29.06.039
Young, C., Zambreno, J., Olufowobi, H., & Bloom, G. (2019). Survey of automotive controller area network intrusion detection systems. IEEE Design & Test, 36(6), 48–55. https://doi.org/10.1109/MDAT.2019.2899062
International Organization for Standardization. (2021). Road vehicles — Cybersecurity engineering (ISO/SAE Standard No. 21434:2021). https://www.iso.org/standard/70918.html
International Organization for Standardization. (2018). Road vehicles — Functional safety — Part 1: Vocabulary (ISO Standard No. 26262-1:2018). https://www.iso.org/standard/68383.html
The kernel development community. (n.d.). eBPF verifier. The Linux Kernel documentation. Retrieved October 14, 2026, from https://docs.kernel.org/bpf/verifier.html
The kernel development community. (n.d.). LSM BPF programs. The Linux Kernel documentation. Retrieved October 14, 2026, from https://docs.kernel.org/bpf/prog_lsm.html
The kernel development community. (n.d.). BPF ring buffer. The Linux Kernel documentation. Retrieved October 14, 2026, from https://docs.kernel.org/bpf/ringbuf.html
Cho, K.-T., & Shin, K. G. (2016). Fingerprinting electronic control units for vehicle intrusion detection. In Proceedings of the 25th USENIX Security Symposium (USENIX Security 16) (pp. 911–927). USENIX Association. https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity16/technical-sessions/presentation/cho
Lim, S. Y., Prasad, T., Han, X., & Pasquier, T. (2024). SafeBPF: Hardware-assisted defense-in-depth for eBPF kernel extensions (arXiv:2409.07508). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.07508
The kernel development community. (n.d.). SocketCAN — Controller Area Network. The Linux Kernel documentation. Retrieved October 14, 2026, from https://docs.kernel.org/networking/can.html
The kernel development community. (n.d.). J1939 documentation. The Linux Kernel documentation. Retrieved October 14, 2026, from https://docs.kernel.org/networking/j1939.html
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Анастасія Журавчак, Даниїл Журавчак, Юрій Журавчак

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.