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      車載網(wǎng)絡入侵檢測技術研究

      2017-12-30 | rar | 0.94 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      隨著汽車信息化的快速發(fā)展，特別是汽車里裝置了與外網(wǎng)相連的模塊，越來越多的汽車遭遇了入侵威脅，目前已經(jīng)有了這樣的案例。因此，汽車車載網(wǎng)絡的安全已經(jīng)是一個迫在眉睫的問題。目前針對車載網(wǎng)絡的入侵檢測技術現(xiàn)狀是：Groza 通過實驗證明在 CAN 總線網(wǎng)絡中根據(jù)信號特征識別信息發(fā)送節(jié)點的可行性并推薦其可作為一種 CAN 總線網(wǎng)絡的入侵檢測方法，Larson 提出了一種建立在安全規(guī)則基礎上的 CAN 總線網(wǎng)絡攻擊檢測方法，該方法基于 CANopen 協(xié)議的對象字典，使用協(xié)議級的安全規(guī)則檢測非法 ECU 行為，并提供了一組示例的安全規(guī)則，Muter 給出一種結構化的車載網(wǎng)絡異常檢測方法，引入一組異常檢測傳感器對消息幀 ID、數(shù)據(jù)負載、消息頻率等進行檢查，并整合傳感器結果以防止誤報。這些入侵檢測方法針對車載網(wǎng)絡非關聯(lián)數(shù)據(jù)攻擊方面檢測確實有一定作用，但是沒有解決針對車載關聯(lián)數(shù)據(jù)攻擊方面的入侵檢測的問題，所以我把數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)算法 Apriori 引用到車載網(wǎng)絡上，但由于傳統(tǒng)的 Apriori 算法效率地下，通過結合粗糙集理論對它進行了改進，主要目的是解決針對車載網(wǎng)絡關聯(lián)數(shù)據(jù)攻擊的問題。
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