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 ne...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。展开更多
随着工业控制系统(industrial control systems,ICS)的逐渐开放,暴露出严重的脆弱性问题.入侵检测作为重要的安全防御措施,根据误用和行为检测,可及时发现可能或潜在的入侵行为.首先,介绍了ICS的系统架构及特性,并对ICS的安全理念进行阐...随着工业控制系统(industrial control systems,ICS)的逐渐开放,暴露出严重的脆弱性问题.入侵检测作为重要的安全防御措施,根据误用和行为检测,可及时发现可能或潜在的入侵行为.首先,介绍了ICS的系统架构及特性,并对ICS的安全理念进行阐释;其次,依据ICS的特性,给出了对工业控制入侵检测系统(intrusion detection system,IDS)(简写为ICS IDS)的需求和解释;再次,基于检测对象角度,从流量检测、协议检测、设备状态检测3个方面,对现有的ICS IDS技术、算法进行了分类及详细的分析;最后,从检测性能指标、检测技术、检测架构3个方面,对整个ICS IDS的研究趋势进行了展望.展开更多
