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      電子發(fā)燒友網>電子資料下載>汽車電子>基于SVDD的車載CAN網絡入侵檢測方法

      基于SVDD的車載CAN網絡入侵檢測方法

      2021-04-28 | rar | 2.65 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　隨著車聯網技術的快速發(fā)展和廣泛部署，其在為智能網聯汽車提供互聯網與大數據分析等智能化服務的同時，引入了網絡入侵等安全與隱私問題。傳統車載網絡的封閉性導致現有的車載網絡通信協議，特別是部署最為廣泛的控制器局堿網絡（ Controller Area network，CAN）總線協議，在發(fā)布時缺少隱私與安全保護機制。因此，為檢測網絡入侵、保護智能網聯汽車安全，文中提出了一種基于支持向量數據描述（ SupportⅤ ector Data Description，SVDD）的車載CAN網絡入侵檢測方法。該方法提取單位時間窗內CAN網絡報文D的加權自信息量和⑩的歸一化值作為特征信息，并在移動邊緣計算服務器處構建并訓練sVDD模型，目標車輛基于訓練的SVDD模型進行異常特征值識別，從而實現實時的車載CAN網絡入侵檢測。文中采用韓國高麗大學HCR實驗室公開的CAN網絡數括集，對所提方法與3種傳統的基于信息熵的車載網絡入侵檢測方法在拒絕服務攻擊和偽裝攻擊檢測準確率方面進行了對比與分析。仿真實驗結果表明，在少量報文入侵時，所提方法顯著提高了入侵檢測的準確率。

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