60、车载 ECU 识别与基于电信号的入侵检测

车载 ECU 识别与基于电信号的入侵检测

如今,随着汽车电子技术的飞速发展,车辆的智能化程度越来越高。然而,这也带来了新的安全隐患,尤其是控制器局域网(CAN)协议的安全问题日益凸显。本文将深入探讨基于电信号的车载 ECU 识别与入侵检测技术。

1. 引言

CAN 协议具有很强的抗干扰能力,能有效抑制电磁干扰。它依靠差分信号传输消息,差分信号有显性状态(逻辑 0)和隐性状态(逻辑 1),通过高(CAN - H)和低(CAN - L)线传输。在显性状态下,CAN - H 电压约为 3.5 V,CAN - L 电压约为 1.5 V,CAN 总线上的显性差分电压约为 2.0 V;在隐性状态下,CAN - H 和 CAN - L 电压都约为 2.5 V,差分电压几乎为 0 V。

但由于 CAN 协议的安全保护较为松散,车辆遭受黑客攻击的情况日益增多。过去几十年里,虽然有各种车载 CAN 网络的入侵检测系统(IDS),但这些系统无法确定是哪个 ECU 发起了特定攻击,而且聪明的攻击者可能会模仿目标 ECU 的某些特征来发动攻击。不过,一些研究不仅能检测恶意帧,还能识别其发送者 ECU。这一策略依赖于 CAN 信号的独特特征,如硬件和拓扑信息,即使两个 ECU 发送相同的消息,对应的信号也会不同。

CAN 信号的特征不仅受车辆电源影响,还与发送设备本身的硬件特性有关,攻击者很难模仿特定设备的信号特征,因此 CAN 信号在检测攻击消息和识别发送者 ECU 方面具有特殊功能。例如,Murvay 和 Groza 开创了研究 ECU 发送的 CAN 信号差异的方法,但他们仅使用了 CAN 帧标识符字段对应的信号,未考虑 ECU 同时发送消息时的混合信号。后来的研究使用 18 位标

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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