20、汽车系统模糊测试与测试工具集成方案解析

汽车系统模糊测试与测试工具集成方案解析

1. 汽车安全测试背景与挑战

随着现代汽车为实现自动驾驶等高级功能,搭载了更大的软件代码库和更复杂的软件解决方案,运行在汽车系统或电子控制单元(ECUs)上。然而,随着汽车的连接性不断增强,针对车辆的网络威胁日益普遍。如果汽车系统软件存在漏洞,攻击者可能会利用这些漏洞,滥用车辆的各种功能,造成安全损害,如控制方向盘或禁用刹车。

为确保这些功能的安全可靠执行,在汽车软件开发的整个生命周期中都需要考虑网络安全。对于高级车辆功能,在软件开发周期中需要进行更多的功能测试和安全测试,其中模糊测试是检测新开发代码中未知漏洞的高效强大技术。

但对通过汽车网络协议(如CAN或CAN - FD)通信的ECU进行模糊测试面临新挑战。在传统IT世界中,许多网络协议(如HTTP)采用请求 - 回复格式,便于模糊测试工具生成模糊请求消息并观察目标系统的回复来确定是否存在异常。然而,通过CAN或CAN - FD通信的ECU通常不遵循特定的请求 - 回复格式,它们往往只接收和处理某些CAN消息,而不在CAN总线上发送相应回复。因此,需要汽车测试工具提供外部监测手段,以监测目标系统除CAN通信之外的其他方面。

2. 模糊测试环境组成

一个完整的模糊测试环境需要三个部分:模糊引擎、注入器和监视器。这里重点关注监视器部分,以及汽车组织现有的汽车测试工具如何被重新利用以提供监测功能,从而改进和自动化模糊测试。外部监测意味着使用除被模糊测试的协议或接口之外的外部手段来监测目标系统,以检测目标系统上的异常。

3. 集成汽车测试工具的模糊测试优势

将模糊测试工具与汽车测试工具集成具有以下几个优点:

【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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