典型文献
基于强化学习的车联网系统拟态防御设计研究
文献摘要：
随着汽车智能化的高速发展,车机行为自动化程度随智能车载系统日益提升,各种固件、硬件设备都可通过智能车载系统进行数据和信息交互.车联网以智能车载系统承载对软件应用、ECU、硬件的自动化控制;在向用户提供各种驾驶功能的同时,智能车载系统的复杂化和自动化程度大幅提升,这意味着系统安全与功能安全的边界模糊.对车联网智能系统进行了模型化概述,强调了车联网场景下,智能车载系统的脆弱性、系统故障会直接影响到车机的功能安全,从而危害到用户的人生安全,因此车联网的系统安全性变得至关重要.以现有车联网安全事件与问题为背景,探讨了车联网中系统安全与功能安全的关系;强调了为找寻系统安全在车联网中的可落地性.指出在有限的资源成本下,快速找寻车机性能与系统安全的平衡点成为关键,并提出了一种基于拟态防御的前置性强化学习防御机制.
文献关键词：
车联网安全;内生安全;拟态防御;强化学习;信息系统安全
中图分类号：
作者姓名：
陈平;苏牧辰;陈浩贤;汪仕浩;邓黎明;曹岸杰
作者机构：
复旦大学大数据研究院 上海 200433;网络通信与安全紫金山实验室 南京 211111;上海识装信息科技有限公司 上海 200090;复旦大学大数据学院 上海 200433;复旦大学计算机科学技术学院 上海 200433;上海卫星工程研究所 上海 200240
文献出处：
引用格式：
[1]陈平;苏牧辰;陈浩贤;汪仕浩;邓黎明;曹岸杰-.基于强化学习的车联网系统拟态防御设计研究)[J].信息安全研究,2022(06):545-553
A类：
B类：
强化学习,车联网系统,拟态防御,汽车智能化,车机,智能车,车载系统,固件,硬件设备,信息交互,软件应用,ECU,自动化控制,向用,功能安全,边界模糊,智能系统,模型化,脆弱性,系统故障,系统安全性,车联网安全,安全事件,找寻,落地性,资源成本,平衡点,防御机制,内生安全,信息系统安全
AB值：
0.340314
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