基于驾驶行为和速度的车内网CAN数据防注入攻击

来源：软件学报杂志2017年第s1期北京时间：

作者：丁男,梁文斌,许力,宋彩霞,谭国真

单位：丁男，大连理工大学 计算机科学与技术学院, 辽宁 大连 116023;辽宁省物联网与协同感知工程技术研究中心, 辽宁 大连 116023;软件架构国家重点实验室(东软集团股份有限公司), 辽宁 沈阳 11017911,梁文斌，大连理工大学 计算机科学与技术学院, 辽宁 大连 116023;辽宁省物联网与协同感知工程技术研究中心, 辽宁 大连 116023;软件架构国家重点实验室(东软集团股份有限公司), 辽宁 沈阳 11017902,许力，软件架构国家重点实验室(东软集团股份有限公司), 辽宁 沈阳 11017903,宋彩霞，大连理工大学 计算机科学与技术学院, 辽宁 大连 116023;辽宁省物联网与协同感知工程技术研究中心, 辽宁 大连 11602304,谭国真，大连理工大学 计算机科学与技术学院, 辽宁 大连 116023;辽宁省物联网与协同感知工程技术研究中心, 辽宁 大连 11602305

摘要：由于车内网的开放性以及协议缺陷，其总线中数据的安全性及有效性分析是目前亟待解决的问题.利用车内CAN总线网络协议中车辆速度以及刹车油门等驾驶行为信息，提出了针对车内网CAN网络数据的防注入攻击模型.首先，基于攻击模型的分析与注入攻击特点，构建了基于驾驶行为-速度的结构模型.其次，基于该模型，利用朴素贝叶斯网络分类器，提出了面向车内网CAN数据防注入攻击分析模型，从而对接收到的车内网CAN协议中车辆行驶速度进行了有效性分析.最后通过实验仿真与验证，其结果表明，该方法能够有效地提高数据质量分析准确度.

关键词：车内网;CAN总线;贝叶斯网络;数据注入;攻击模型

基金资助：国家自然科学基金（61471084）；软件架构国家重点实验室开放课题基金（SKLSAOP1602）；国家高技术研究发展计划（863）（2012AA111902）