基于路面背景的自动驾驶入侵检测算法研究与实现

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汽车存在着被入侵的风险,研究如何保障汽车的信息安全非常重要。随着自动驾驶汽车的出现,目前针对自动驾驶汽车的入侵检测所做的工作很少,现有的入侵检测算法面对强大的攻击者时会失去作用。许多大公司、初创公司和科研机构人员正在开发自动驾驶汽车,毫无疑问我们需要关注自动驾驶汽车信息安全性。本文介绍了汽车的通信网络架构,包括车外和车内通信技术等。分析并研究了 CAN总线及其通讯原理等技术。同时,研究了入侵检测技术的类别和评价指标。针对自动驾驶汽车的特点,汽车的路面背景和相应的控制信号是有规律的。基于路面背景能保障车载网络中CAN的安全性,如果CAN信息中的控制信息与道路背景相匹配,则基于路面背景的入侵检测算法认为汽车没有受到安全威胁。否则,该算法将报告汽车的入侵情况。本文具体开展了以下工作:(1)当前入侵检测算法大都是针对传统汽车,针对自动驾驶信息安全方面的研究很少。我们设计了针对自动驾驶汽车的入侵检测算法,用来检测CAN信息中存在的伪造攻击。(2)针对自动驾驶汽车提出了基于路面背景的入侵检测算法解决方案,我们是最早把路面背景应用在汽车的入侵检测任务中。(3)针对当前的入侵检测算法在应对强大攻击时的局限性,我们考虑了一种传统入侵检测算法很难检测的攻击方式,设计了伪造攻击,它分为突然攻击和定向攻击两种。(4)我们构建的基于路面背景的自动驾驶入侵检测算法在树莓派上进行了测试,并通过大量的数据集和有意义的入侵实验进行了评估。该算法的性能明显优于没有路面背景的入侵检测算法,该算法拥有较高的准确率,同时响应时间也很短。
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