ВИКОРИСТАННЯ eBPF ДЛЯ ЗАХИСТУ АВТОМОБІЛЬНИХ КОНТЕЙНЕРИЗОВАНИХ СЕРЕДОВИЩ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.35.1438

Ключові 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

Дані завантаження ще не доступні.

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

Downloads


Переглядів анотації: 1

Опубліковано

2026-10-26

Як цитувати

Журавчак, А., Журавчак, Д., & Журавчак, Ю. (2026). ВИКОРИСТАННЯ eBPF ДЛЯ ЗАХИСТУ АВТОМОБІЛЬНИХ КОНТЕЙНЕРИЗОВАНИХ СЕРЕДОВИЩ. Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 3(35), 499–510. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.35.1438

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають