基于智能网联汽车的CAN总线攻击与防御检测技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第13页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 CAN总线概述以及信息安全分析 | 第15-20页 |
| 2.1 车载总线相关概念 | 第15-17页 |
| 2.1.1 CAN总线相关概念 | 第15-16页 |
| 2.1.2 CAN总线特点 | 第16-17页 |
| 2.1.3 CAN协议基本概念 | 第17页 |
| 2.2 智能网联汽车存在的安全隐患 | 第17-19页 |
| 2.2.1 智能网联汽车所面临的安全威胁 | 第17-18页 |
| 2.2.2 智能网联汽车遭受攻击的几种途径 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 车载CAN总线攻击方法设计 | 第20-29页 |
| 3.1 车载CAN网络接入 | 第20-21页 |
| 3.2 逆向分析CAN数据包 | 第21-22页 |
| 3.3 CAN报文数据信息破解 | 第22-28页 |
| 3.3.1 通过DBC方法观察破解数据包 | 第22-25页 |
| 3.3.2 通过模糊测试的方法破解数据包 | 第25-27页 |
| 3.3.3 通过函数方程的方法破解数据包 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 面向车载总线的异常检测模型 | 第29-33页 |
| 4.1 异常检测技术概述 | 第29-31页 |
| 4.1.1 基于统计的异常检测 | 第29-30页 |
| 4.1.2 基于数据挖掘的异常检测 | 第30页 |
| 4.1.3 基于机器学习的异常检测 | 第30-31页 |
| 4.2 智能网联汽车异常检测相关挑战 | 第31页 |
| 4.3 智能网联汽车CAN总线异常检测框架 | 第31-32页 |
| 4.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第五章 基于特征和信息熵的CAN总线异常检测 | 第33-41页 |
| 5.1 信息熵概述 | 第33-34页 |
| 5.1.1 信息熵定义 | 第33页 |
| 5.1.2 信息熵性质 | 第33-34页 |
| 5.2 基于特征和信息熵的异常检测 | 第34-38页 |
| 5.2.1 CAN总线信息熵 | 第34页 |
| 5.2.2 基于信息熵的异常检测模型 | 第34-38页 |
| 5.3 实验仿真 | 第38-40页 |
| 5.3.1 CAN总线信息熵 | 第38页 |
| 5.3.2 洪泛攻击异常检测 | 第38-39页 |
| 5.3.3 重放攻击异常检测 | 第39-40页 |
| 5.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第六章 基于支持向量机的CAN总线异常检测 | 第41-49页 |
| 6.1 支持向量机相关理论研究 | 第41-44页 |
| 6.1.1 支持向量机的基本思想 | 第41-43页 |
| 6.1.2 支持向量机核函数 | 第43页 |
| 6.1.3 支持向量机体系结构 | 第43-44页 |
| 6.2 基于支持向量机的CAN总线异常检测 | 第44-45页 |
| 6.3 实验仿真 | 第45-48页 |
| 6.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第七章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 7.1 本文总结 | 第49-50页 |
| 7.2 未来展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
