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基于LSTM的CAN入侵检测模型研究
文献摘要：
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％.
文献关键词：
智能网联汽车;CAN;入侵检测;LSTM
中图分类号：
作者姓名：
银鹰;周志洪;姚立红
作者机构：
上海交通大学网络安全技术研究院,上海 200240;上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室,上海 200240;上海交通大学网络空间安全学院,上海 200240
文献出处：
引用格式：
[1]银鹰;周志洪;姚立红-.基于LSTM的CAN入侵检测模型研究)[J].信息网络安全,2022(12):57-66
A类：
B类：
CAN,入侵检测模型,车载控制器,控制器局域网,Controller,Area,Network,智能网联汽车,汽车系统,心电,电子控制单元,安全措施,拒绝服务,Denial,Service,DoS,重放攻击,驾乘,信息安全威胁,报文,ID,时间间隔,数据字段,通信特征,长短期记忆,Long,Short,Term,Memory,时序特征,攻击行为,攻击检测,检测精度
AB值：
0.385893
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