文献类型：期刊文章

作　　者：银鹰[1,2] 周志洪[1,2] 姚立红[3]

YIN Ying;ZHOU Zhihong;YAO Lihong(Institute of Cyber Science and Technology,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240,China;Shanghai Key Laboratory of Integrated Administration Technologies for Information Security,Shanghai 200240,China;School of Cyber Science and Engineering,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240,China)

机构地区：[1]上海交通大学网络安全技术研究院,上海200240 [2]上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室,上海200240 [3]上海交通大学网络空间安全学院,上海200240

出　　处：《信息网络安全》

基　　金：国家自然科学基金[U20B2048]。

年　　份：2022

期　　号：12

起止页码：57-66

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：车载控制器局域网(Controller Area Network,CAN)连接着智能网联汽车系统的核心电子控制单元,对于保证汽车系统的安全性至关重要。由于其缺乏足够的信息安全措施,容易遭受拒绝服务(Denial of Service,DoS)攻击、重放攻击、模糊攻击等,给汽车系统及驾乘人员带来严重安全威胁。文章通过分析车载CAN面临的信息安全威胁,提取CAN报文在报文ID、时间间隔、数据字段中的通信特征,提出一种基于长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)的CAN入侵检测模型,该模型能有效保留CAN报文的时序特征,在CAN遭受攻击时检测攻击行为以及对应的攻击类型。实验结果表明,该模型的攻击检测精度达99.99%。

关 键 词：智能网联汽车  CAN 入侵检测 LSTM  

分 类 号：TP309]