49、基于堆叠 LSTM 的时间关键型汽车网络异常检测

基于堆叠 LSTM 的时间关键型汽车网络异常检测

1. CAN 2.0B 帧格式

CAN 消息由一个或多个信号值组成,每个信号包含与传感器值、执行器控制或 ECU 上任务的计算输出相对应的独立信息。信号与附加信息分组形成 CAN 帧,在 ECU 之间进行交换。CAN 2.0B 的帧格式如下:
| 部分 | 详情 |
| ---- | ---- |
| 头部 | 包含 11 位(CAN 标准)或 29 位(CAN 扩展)的唯一消息标识符和 6 位控制字段,开头还有 1 位的帧起始(SOF)字段 |
| 负载 | 64 位的负载段(绿色部分),包含多个信号,按 CAN 数据库(.dbc)文件中的定义以预定顺序排列 |
| 尾部 | 15 位的循环冗余校验(CRC)字段,还有两个 1 位分隔符,分隔 1 位确认(ACK)字段和 7 位的帧结束(EOF)字段 |

我们提出的 LATTE 框架主要对 CAN 帧的负载段进行操作,因为攻击者需要修改负载中的位来实现恶意目标,而修改头部或尾部段会使帧在接收 ECU 处失效。该技术与车载网络协议无关,可通过最小更改扩展到其他车载网络协议,如 CAN - FD 和 FlexRay。

2. 威胁模型

我们假设攻击者可以通过常见攻击向量(如连接车辆 OBD - II 端口、探测车载网络)和高级攻击向量(如连接 V2X ADAS 系统、不安全的信息娱乐系统或用恶意 ECU 替换可信 ECU)访问车载网络。攻击者还能获取或轻松获得车载网络参数,如波特率、流控制、通道信息和奇偶校验,这些信息可通过简单的 CAN 数据记录器获得,有助于传输恶意 CAN 消息。我们考虑了攻击者可在任何时刻

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器与整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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