[1]陈力,王海江,吴凯.基于卷积神经网络的车载网络入侵检测方法[J].浙江科技学院学报,2021,(01):59-66.
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基于卷积神经网络的车载网络入侵检测方法()
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《浙江科技学院学报》[ISSN:1001-3733/CN:61-1062/R]

卷:
期数:
2021年01期
页码:
59-66
栏目:
出版日期:
2021-03-01

文章信息/Info

Title:
In-vehicle network intrusion detection method
文章编号:
1671-8798(2021)01-0059-08
作者:
陈力王海江吴凯
浙江科技学院 a.机械与能源工程学院;b.信息与电子工程学院,杭州 310023
Author(s):
a.School of Mechanical and Energy Engineering; b.School of Information and Electronic Engineering,Zhejiang University of Science and Technology, Hangzhou 310023, Zhejiang, China
关键词:
CAN总线网络安全入侵检测深度学习格拉姆角场
分类号:
TP393.08
文献标志码:
A
摘要:
汽车控制器局域网(controller area network,CAN)由于缺乏安全保护机制,容易受到外部恶意网络攻击。针对该问题,通过分析拒绝服务(denial of service,DoS)攻击数据集和模糊(fuzzy)攻击数据集,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的CAN总线网络入侵检测算法。本算法利用CAN总线正常状态下与受攻击状态下帧的标识符(identifier,ID)序列之间稳定性差异,首先将CAN ID序列通过格拉姆和角场(gramian angular summation field,GASF)转换为图片,然后采用简化的VGG(visual geometry group,视觉几何团队)网络对这些图片进行特征提取并分类,对含有入侵行为的帧序列进行检测。试验结果显示,本研究提出的CAN入侵检测方法在拒绝服务攻击数据集上的精准率为100%,在模糊攻击数据集上的精准率为99.90%,表明本方法具有很好的检测性能,能够满足实际工程的需求。本研究可为网联车辆的网络安全防护提供参考。

相似文献/References:

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更新日期/Last Update: