A járművekben is megjelenő, egyre nagyobb mértékű digitalizáció, egyre nagyobb mértékű támadási felületet is hordoz magával. Ennek kivédésére szolgáló egyik fejlesztés az IDS (Intrusion Detection System), amely segítségével akár valós időben felismerhetők a kommunikációs hálózatokban a különböző támadások. Ennek megvalósítására lehetséges megoldás egy neurális háló alkalmazása, amely folyamatosan elemzi az adatforgalmat, és jelzi az anomáliákat.
A hallgató feladata egy neurális háló alapú IDS megvalósítása. A feladat első részeként a hallgató megismeri a szakirodalmat, és megvizsgálja a korábbi megvalósításokat. Ez után kiválasztja a használni kívánt dataset-et, majd megtervezi és betanítja a neurális hálót. A feladat során cél, hogy a megtervezett rendszer valódi beágyazott környezetben is alkalmazható legyen, ezért a tesztelést a hallgató az msg Plaut Hungary Hackerkoffer eszközével is elvégzi.
 Előny lehet jártasság neurális hálók területén, illetve autóipari ismeretek (CAN busz alapú kommunikáció).

[EN]
The increasingly large prevalence of digitalisation and connectivity in the vehicles brings an increasingly large attack surface as well. One of the developments to defend against these attacks is called IDS (Intrusion Detection System), which can be used to detect attacks in the communication networks even in real time. To implement this, it is possible to use a neural network that continously analyses the traffic, and flags the anomalies.
The goal of the student will be to implement an IDS based on a neural network. The first part of the task will be to study the research in the field, and discover the previous solutions. After this, the student will chose the datasets to use, then design and train the neural network. One of the goals during the task is that the system should be usable in an embedded environment, so testing will be also conducted using the Hackerkoffer tool of msg Plaut Hungary.
Knowledge in neutral networks and automotive (CAN bus communication) might be beneficial.