이 논문은 경량화된 합성곱 신경망(CNN)과 Controller Area Network(CAN) 버스에서의 공격 탐지를 위한 효율적인 시스템을 제안한다. CAN 버스는 자동차 및 산업 제어 시스템에서 사용되며, 그 보안 문제는 중요성을 가지고 있다. 이 연구는 이러한 보안 문제를 해결하기 위해 경량 CNN 모델을 활용하고 있다.
경량 CNN 모델은 작은 자원으로도 효과적인 패턴 인식을 수행할 수 있어서, CAN 버스에서의 공격 탐지를 실시간으로 수행할 수 있다. 실험 결과는 이 논문에서 제안한 시스템이 다양한 CAN 버스 공격을 효과적으로 탐지할 수 있다는 것을 입증하고 있다.