汽车内部集成了各种电子控制单元(Electronic Control Unit,ECU)来提高驾驶的安全性和舒适性,随着网联汽车的发展,汽车中也集成了各种传感器和通信设备与外界交互。然而这也为黑客对车载网络的入侵行为提供了各种接口。汽车的安全功能受到攻击,会对驾乘人员的生命安全造成严重威胁,因此如何保护车载网络安全,对入侵活动进行检测,对网联汽车的安全具有重要意义。控制器局域网(Controller Area Network,CAN)总线是汽车中各ECU之间通信的通道。对CAN总线上的流量进行实时监控,能够有效检测汽车内部和外部恶意节点的攻击活动。本文的主要工作和成果如下:首先,研究了车载网络通信架构,根据CAN协议对车载网络通信特点进行了分析。在此基础上分析了CAN协议存在网络安全漏洞及其在当前环境下可能面临的网络攻击威胁。总结了入侵检测技术在车载网络环境下的限制和挑战,并确定了评价指标。然后,文章在基于正常和异常CAN标识符(Identifier,ID)序列特点分析和卷积神经网络用于图像分类的基础上,针对汽车的拒绝服务(Denial of Service,Do S)攻击和模糊攻击,提出了基于格拉姆角场(Gramian Angular Field,GAF)结合简化VGG网络的入侵检测方法。最后,考虑到入侵检测方法在不同品牌汽车环境下的通用性问题,针对在三种品牌汽车上的汽车的Do S攻击,模糊攻击和特定CAN ID欺骗攻击,提出了基于马尔可夫转移场(Markov Transition Field,MTF)结合简化Res Net网络的入侵检测方法。综上,本文通过将CAN ID序列编码为图片和卷积神经网络对图片的特征提取及分类,实现了针对不同品牌汽车的各种主要入侵活动的检测,并通过实验仿真得到对异常报文序列99%以上的检测结果。
基本信息
| 题目 | 基于深度学习的车载总线网络入侵检测方法研究 |
| 文献类型 | 硕士论文 |
| 作者 | 陈力 |
| 作者单位 | 浙江科技学院 |
| 导师 | 魏贵义,王海江 |
| 文献来源 | 浙江科技学院 |
| 发表年份 | 2020 |
| 学科分类 | 工程科技Ⅱ辑 |
| 专业分类 | 汽车工业 |
| 分类号 | U463.6 |
| 关键词 | 汽车总线,入侵检测,卷积神经网络,格拉姆角场,马尔可夫转移场 |
| 总页数： | 75 |
| 文件大小： | 2223K |
论文目录
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 汽车CAN网络攻击现状 |
| 1.2.2 车载网络安全研究现状 |
| 1.3 本文主要研究工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 汽车CAN总线介绍及信息安全问题分析 |
| 2.1 汽车CAN总线网络介绍 |
| 2.1.1 汽车CAN总线网络特性 |
| 2.1.2 CAN网络可靠通信机制 |
| 2.2 CAN协议安全漏洞 |
| 2.3 CAN总线常见的攻击 |
| 2.3.1 常见的攻击方式 |
| 2.3.2 常见的攻击媒介 |
| 2.4 车载网络安全的限制和挑战 |
| 2.5 车载网络入侵检测系统评价指标 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于GAF-VGG模型的CAN总线入侵检测方法 |
| 3.1 格拉姆角场 |
| 3.1.1 格拉姆角场理论 |
| 3.1.2 格拉姆变换特点 |
| 3.2 卷积神经网络 |
| 3.2.1 卷积层 |
| 3.2.2 池化层 |
| 3.2.3 全连接层 |
| 3.3 本章使用的 CNN 模型 |
| 3.3.1 VGG模型介绍 |
| 3.3.2 本章使用的 CNN 模型架构 |
| 3.3.3 模型参数设定 |
| 3.4 算法结果及分析 |
| 3.4.1 实验平台 |
| 3.4.2 数据集 |
| 3.4.3 数据预处理 |
| 3.4.4 实验参数设置 |
| 3.4.5 实验结果 |
| 3.4.6 实验结果对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于MTF-Res Net模型的CAN网络入侵检测方法 |
| 4.1 马尔可夫转移场相关概念 |
| 4.1.1 量化时间序列构建一阶马尔可夫矩阵 |
| 4.1.2 构建马尔可夫转移场 |
| 4.1.3 马尔可夫转移场变换特点 |
| 4.2 Res Net模型 |
| 4.2.1 模型介绍 |
| 4.3 本章使用的模型架构 |
| 4.3.1 网络架构 |
| 4.4 MTF-Res Net 入侵检测算法结果及分析 |
| 4.4.1 实验平台 |
| 4.4.2 数据集 |
| 4.4.3 数据集预处理 |
| 4.4.4 实验参数设置 |
| 4.4.5 实验结果 |
| 4.4.6 实验对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 |
参考文献
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