51、基于深度学习的汽车网络异常检测技术解析

基于深度学习的汽车网络异常检测技术解析

汽车网络安全现状与挑战

随着汽车行业朝着自动驾驶和高度互联的方向发展，车辆为实现更高的安全性和燃油效率，引入了诸如车对车（V2V）通信、高级驾驶辅助系统（ADAS）以及 5G 车对基础设施（5G V2I）等新技术。这使得电子控制单元（ECUs）和车内网络的复杂性大幅增加，现代车辆成为了极为复杂的时间关键型网络物理系统（CPS）。

然而，这种发展也带来了诸多新的挑战，主要集中在可靠性、安全性和实时性能方面。特别是车辆与外部电子系统的连接增多，使其极易受到各种网络攻击。攻击者可通过车辆的蓝牙、USB 端口、远程信息处理系统和 OBD - II 端口等接入点，非法进入车内网络并注入恶意消息，试图控制车辆。

近年来，汽车遭受的攻击形式多样，包括篡改车速表和指示灯信号、解锁车门、篡改燃油液位指示器等，这些攻击虽不致命，但会干扰驾驶员。而更复杂的基于机器学习的攻击，如针对车辆摄像头连接的 ECU 导致交通标志识别错误，以及远程触发安全气囊等，可能会造成灾难性后果。

传统的安全机制，如防火墙，只能检测简单攻击，面对复杂攻击则无能为力。随着车辆复杂性的增加，攻击面不断扩大，未来可能会出现更多复杂和新颖的攻击。因此，迫切需要一种能够主动监控车内网络并检测复杂网络攻击的解决方案。

异常检测系统的重要性与原理

部署异常检测系统（ADS）是解决这一问题的有效途径之一。ADS 是一种无需人工干预，可连续监控车内网络以检测攻击的硬件或软件系统。许多先进的 ADS 采用机器学习技术来检测网络攻击。

其原理是在设计和测试阶段，机器学习模型学习车内网络的正常运行行为。在运行时，利用这些学习到