基于LSTM网络的车载CAN总线异常检测研究

• 作者: 安童乐 杨成 王春东
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 车载CAN总线 安全威胁 异常检测 LSTM网络
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 6-10
• 页数: 5页
• 分类号: TP309.1
• 字数: 3932字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095X.2020.03.002

摘要

随着智能网联汽车的发展,对车载网络的安全研究逐渐成为热点.CAN(控制器局域网络)是目前应用最为广泛的车载网络总线,其安全问题已成为智能网联汽车发展过程中最需要解决的问题.本文针对目前智能网联汽车中采用的车载CAN总线网络,对其通信特性和存在的安全问题进行深入的分析和解剖,首先总结归纳了CAN总线协议特性和和面临的安全威胁;然后提出了基于LSTM(长短期记忆)网络的车载CAN总线异常检测模型.通过实验结果表明,此方法可以有效检测重放攻击和帧伪造.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王春东	天津理工大学计算机科学与工程学院	68	388	11.0	17.0
2	安童乐	天津理工大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
3	杨成	天津理工大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0