18、时间关键型汽车网络物理系统的安全感知设计

时间关键型汽车网络物理系统的安全感知设计

1 引言

如今的车辆是复杂的网络物理系统,拥有数十个相互连接的电子控制单元(ECU),用于控制车辆的各个子系统。先进驾驶辅助系统(ADAS)的引入,增加了ECU的数量,进而提高了连接这些ECU的车载网络的复杂性。此外,先进的ADAS依赖于通过车辆到车辆(V2V)和车辆到基础设施(V2I)等先进通信协议从各种外部系统获取的信息。这些进步增加了汽车系统的复杂性,也带来了与可靠性、实时性能和安全性相关的诸多挑战。

现代车辆的高连通性使其极易受到各种复杂的网络攻击,常见的网络攻击包括伪装攻击、重放攻击和拒绝服务(DoS)攻击:
- 伪装攻击 :攻击者伪装成系统中现有的ECU。
- 重放攻击 :攻击者监听车载网络,捕获其他ECU传输的有效消息,并在未来重新发送这些消息。
- 拒绝服务攻击 :攻击者的ECU向车载网络发送大量随机消息,阻止有效ECU的正常运行。

传统的车载网络协议,如控制器局域网(CAN)、FlexRay等,由于缺乏固有的安全特性,无法解决诸如机密性、认证和授权等关键安全问题。因此,必须在ECU中实施额外的安全机制(如加密 - 解密),以防止对车载网络的未经授权访问。常用的加密技术有对称密钥加密和非对称密钥加密,但这两种机制都会给ECU带来计算开销,可能会严重延迟实时汽车任务的执行和消息传输。

为了解决这些问题,我们提出了一种名为SEDAN的新型安全框架。它是一种轻量级的安全框架,旨在在不违反实时截止时间约束和每条消息安全约束的情况下,最大限度地提高汽车系统的整体安全性。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【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)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值