5、商用车嵌入式网络的实际拒绝服务攻击

商用车嵌入式网络的实际拒绝服务攻击

1. 引言

在商用车的嵌入式网络中,存在着多种可能遭受攻击的风险。本文将深入探讨针对J1939数据链路层规范的三种拒绝服务(DoS)攻击,包括请求过载、虚假请求发送(RTS)和连接耗尽攻击,并分析其原理、执行过程、影响以及相应的缓解技术。

2. J1939协议基础

2.1 消息转换与SPN

在J1939协议中,部分消息数据需要转换为应用程序可读信息。例如,PGN 3251210数据的前2个最低有效位被分配给SPN 69510,这2位表示发动机Override控制模式,有4种状态。不过本文的攻击未使用SPN编号,因此不再深入讨论。

2.2 消息传输速率

J1939根据PGN传输速率规范,推荐了多种消息传输速率,具体分类如下:
- 周期性:按照J1939标准规定的不同时间间隔(秒或毫秒)传输。
- 按需请求:在收到请求时传输。
- 基于事件:在特定事件或中断发生时传输。
- 制造商定义:传输速率由制造商确定。
- 基于需求:仅在需要时传输。
- 条件性:依赖于ECU参数(如发动机转速)或其他因素(如状态变化)。
- 未指定:这些PGN的传输速率未作规定。
- 混合:上述类别任意组合,例如周期性消息的时间间隔可根据条件因素变化。

2.3 J1939数据链路层

J1939协议栈有4层,每层都有相关标准文档,可在SAE标准库(http://www.sae.org)中查找。本文的攻击大量使用了J1939 - 21(数据链路层)标准中的请求消息(PGN 599041

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
内容概要:本文档《统信服务器操作系统行业版安全加固指导》针对统信UOS(服务器行业版)操作系统,提供了全面的安全配置与加固措施,涵盖身份鉴别、访问控制、安全审计、入侵防范、可信验证和数据传输保密性六大方面。文档依据国家等级保护三级标准制定,详细列出了58项具体的安全加固项,包括账户锁定策略、密码复杂度要求、SSH安全配置、日志审计、文件权限控制、系统服务最小化、防止IP欺骗、核心转储禁用等内容,并给出了每项配置的操作命令和检查方法,旨在提升主机系统的整体安全性,满足等保合规要求。; 适合人群:系统管理员、信息安全工程师、运维技术人员以及负责统信UOS服务器部署与安全管理的专业人员;具备一定的Linux操作系统基础知识和安全管理经验者更为适宜。; 使用场景及目标:①用于统信UOS服务器系统的安全基线配置与合规性检查;②指导企业落实网络安全等级保护制度中的主机安全要求;③在系统上线前或安全整改过程中实施安全加固,防范未授权访问、信息泄露、恶意攻击等安全风险;④作为安全审计和技术检查的参考依据。; 阅读建议:建议结合实际生产环境逐步实施各项安全配置,操作前做好系统备份与测试验证,避免影响业务正常运行;同时应定期复查配置有效性,关注系统更新带来的安全策略变化,确保长期符合安全基线要求。
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