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VANET信息计算机安全问题及异常检测技术研究

添加时间:2018-04-20 21:12:32   浏览:次   作者: www.dxlwwang.com
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本文是一篇计算机硕士毕业论文,计算机论文是计算机专业毕业生培养方案中的必修环节。学生通过计算机论文的写作,培养综合运用计算机专业知识去分析并解决实际问题的能力,学有所用,不仅实践操作、动笔能力得到很好的锻炼,还极大地增强了今后走向社会拼搏、奋斗的勇气和自信。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇计算机硕士毕业论文,供大家参考。

 
第 1 章 绪 论
 
1.1 研究背景与意义
一直以来,汽车都是机械工程师的研究领域。然而随着科学技术的进步,新兴的互联网应用给传统的汽车行业带来了巨大的冲击。随着网络的发展,汽车上功能多样的电子产品不断丰富。2016 年,我国汽车电子化率达到 30-40%,其中信息娱乐系统和主动、被动安全系统大力发展。例如,近 4 年 TPMS(胎压监测)的安装数量年均增长速度为27.8%,近 5 年 ADAS(辅助驾驶)的安装数量复合增长率达到 29%,而 Telematics(车载信息服务),主要包括汽车定位、故障诊断、远程控制、在线信息娱乐、实时导航等,到 2020 年全球车联网渗透率预计达到 50%[1],汽车上的主要电子产品如图 1.1 所示[2]。汽车电子产品功能不断丰富,制造商不断加深和互联网企业的合作。反过来,Google、百度、360 等知名 IT 企业也进驻汽车制造业,推出各自的车联网市场规划。这一改变,意味着汽车产品结构改革的大力推动,汽车与互联网越来越密不可分的演变趋势。汽车行业的电子化水平显著提高,用户的需求不断增加,行业的发展和互联网的结合越来越紧密,汽车也逐渐发展成为“车轮上的计算机”。随着汽车的互联网应用变得炙手可热,车载自组织网络(Vehicular Ad-hoc Networks,VANET)应运而生。车载自组织网络,用移动的汽车作为网络中的节点来创建一个移动网络。VANET使每个参与的汽车变成一个无线路由器或节点,使汽车在大约300米至1000米的距离内相互连接,从而创建一个广泛的网络。汽车可以随意离开无线信号覆盖的范围或者脱离网络,也可以有新的汽车加入其中彼此连接,这就创建了一个移动的互联网。在 VANET 中,汽车可以动态的进行环境感知,增加驾驶安全性和舒适性。车载专用通讯技术提供了快速移动车辆多频道运作架构,可使车上设备 (On-Board Unit, OBU)与路边单元 (Road-Side Unit, RSU)快速的在行车环境中建立车内通讯(intra-vehicle)、车与车间的通讯(Vehicle-to-Vehicle, V2V)、车与路边单元间的通讯(Vehicle-to-Roadside,V2R)、车与固定设施间的通讯(Vehicle-to-Infrastructure, V2I)等[3]。其中结合其它无线技术,如 3G/3.5G、LTE、WiMAX、WiFi、Zigbee 等,可以及时掌握路况,保障行车安全。随着 VANET 的逐步发展,越来越多的无线通信应用出现其中,主要分为安全性和非安全性两方面的应用。这些应用主要包括车辆的安全性警告,自动化付费,交通管理,增强导航以及基于位置的服务,如发现最近的加油站、餐厅或旅店等[4]。
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1.2 课题的研究现状
2013 年,查理·米勒和克里斯·瓦拉赛克在国际黑客大会上公布了攻击丰田普锐斯和福特翼虎关键系统的方法。通过远程攻击迫使汽车猛刹车、猛打方向盘、让发动机加速及刹车失效[13]。2014 年,他们在黑帽安全技术大会(Black Hat security conference)上展示了一份报告[14],对 20 余款车型进行了面对黑客时的脆弱性评级。他们从汽车的攻击面、网络架构、信息物理功能方面进行评估,从而得出结论。车载自组织网络是智能交通系统的核心组成,传统封闭的车辆环境介入到开放式的互联网络,安全问题显得尤为突出。作为一个彼此互联的复杂网络,也拥有众多的访问接口,由此带来了一系列的安全隐患。查理·米勒和克里斯·瓦拉赛克指出,汽车入侵能否成功取决于三大方面:远程攻击面、网络物理特性和车载网络架构[15]。VANET 由于其自身独有的特性,安全问题的产生原因可以概括为:(1)无线传输:空气是车载自组织网络的传输介质。虽然这种无线传输介质的普遍可用性是智能交通的一大优点,但它也成为一些安全问题的根源。无线的传输使 V2X(Ve-hicle to X)之间的信息传输暴露在开放的环境下。(2)动态拓扑:鉴于车辆的高移动性,VANET 拓扑变化迅速,因此它是动态的和不可预测的。通信连接时间很短,这种情况在相反方向移动的节点之间更为严重。这种拓扑结构使整个网络更易于受到攻击,使异常检测变得困难。(3)VANET 安全架构尚不完善:随着互联网的发展,汽车上的互联网应用逐渐丰富,接入车身的方式及设备也越来越多。但是汽车本身及整体交通环境尚不具备完善的信息安全体系。所以,信息安全问题将是一个长时间需要面对的问题。
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第 2 章 VANET 信息安全技术分析
 
2.1 引言
在 VANET 当中包含几个不同的实体,如 RSU,OBU 等。为了研究 VANET 相关安全问题,必须对这些实体以及它们在网络中的关系进行分析。图 2.1 显示了典型的 VANET网络方案。通常,VANET 包括基础环境建设和汽车自组织建设两大部分。1. 基础环境建设包括制造商、受信任的第三方、法定机构和服务提供商等。制造商对每一辆车进行唯一地识别,使车辆能够合法的存在于网络中。这些制造商提供的信息主要用于犯罪报告和车辆登记。车辆制造完成后,法定机构进行合法授权,之后发放车牌和处理交通报告。受信任的第三方(TTP)则提供像时间戳和凭据管理之类的服务。服务提供商则提供诸如定位服务或数字视频广播等服务。TTP 和服务提供商通过路边单元 RSU 进行信息交换。这些实体彼此之间建立稳定的连接,以维护网络和提供服务。2. 汽车自组织建设主要包括通信模块、传感器和防篡改模块等。这些设备用于测量自己所处状态,提供较为可靠的存储和计算。路边单元 RSU 作为中间桥梁,连接道路上的移动车辆和网络中的其它设备,用于提供通信交换信息的路边单元 RSU 是骨干网络的一部分。路边单元 RSU 放置的数量和分布取决于所用到的通信协议。有的协议要求RSU 每隔一定的距离放置一个,而有的协议可能要求将 RSU 放置在区域边界上,有些只需要在交叉点设定 RSU。每辆车都包含 OBU 模块,该模块负责车辆之间的通信,通过DSRC 连接到 RSU,OBU 还能够提供车辆位置信息,如 DGPS(差分全球定位系统)或 GPS信号。车辆还包含防篡改装置(TPD),该装置用于保存和管理车辆的一些较为机密的信息,如密钥、速度、车辆位置、驾驶员身份、地图数据、最大速度、车辆周围的车辆数和路线等。
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2.2 VANET 网络特性及标准
VANET 是 Ad Hoc 网络在车辆行驶道路上的应用,具有自治性、无固定路由、网络拓扑结构多变、节点沿道路进行分布等特点。而道路的狭窄、节点的高速移动等特点直接影响到 VANET 网络的传输性能。在 VANET 中,主要包含车与车间的通讯、车与路边单元间的通讯等,信息传输的方式也是多种多样。1、车对车(Vehicle-to-Vehicle,V2V)通信:V2V 技术为移动中的车辆提供直接的一端到另一端的无线通信,这些信息包括速度、位置、驾驶方向、刹车等。车辆之间的通信主要包括安全应用和交通管理应用。其中,最重要的是安全应用,而安全应用要求具有高优先级,时间延迟小。根据车载无线接入(WAVE)的接入标准,车载设备可以通过控制信道(CCH)相互通信,WAVE 标准提供了一种叫 WAVE 短消息协议(WSMP)的唯一通信模式,在快速变化的 RF 环境中完成消息交换,其中降低时间延迟是重要的目标。2、车辆对路边单元(Vehicle-to-Roadside, V2R)通信:车载设备和路边单元彼此交换数据和控制信息,而路边单元使用有线或无线技术与广域网相连。目前车外通讯主要使用 3G, 3.5G, 4G(Cellular systems)、GPS、WiMAX 等技术;车路通讯主要使用微波(Mi-crowave)、红外线(Infrared)、专用短距离通信(DSRC)、 Wi-Fi 等技术。
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第 3 章 VANET 入侵检测分析................43
3.1 入侵检测技术概述 ............ 43
3.2 VANET 中入侵检测的相关挑战 ...... 45
3.3 VANET 中入侵检测形式化描述 ...... 45
3.4 VANET 中异常检测技术研究 .......... 46
3.5 小结 .......... 52
第 4 章 基于熵的 VANET 异常检测.......53
4.1 引言 .......... 53
4.2 VANET 中基于熵的异常检测 .......... 53
4.3 VANET 攻击实验仿真 ......... 62
4.4 模型检测及分析 ................ 70
4.5 小结 .......... 81
第 5 章 基于随机森林的 VANET 异常检测........82
5.1 引言 .......... 82
5.2 机器学习概述 ....... 82
5.3 随机森林模型 ....... 86
5.4 基于随机森林的 VANET 异常检测与实验分析 ...... 93
5.5 小结 ........ 104
 
第 5 章 基于随机森林的 VANET 异常检测
 
5.1 引言
机器学习来源于人工智能领域,使用相应的算法对数据进行解析、学习,然后对真实问题做出决策和预测。机器学习是一个系统自我改进的过程。不同于传统编码的程序软件,机器学习需要大量的训练数据,从而对数据进行分析,通过各种算法从中学习如何解决问题。这些算法包括决策树(Decision Tree)、贝叶斯网络(Bayesian network)、支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和遗传算法(Generic Algorithm)等。20 世纪 50 年代,机器学习在统计决策理论和方法基础上形成了有参数学习方法,如 Rosenblatt 感知器学习方法。20 世纪 60 年代,机器学习从参数学习转向了基于符号概念的学习,如 Feigenbaum 的言语学习模型。从 20 世纪 70 年代中期至今,机器学习主要研究在某些领域的具体应用[107]。目前,机器学习方法被广泛地用于研究网络异常行为。在网络攻击检测系统中,机器学习通过对攻击数据特征进行识别,利用学习算法产生攻击行为规则,将规则写进专家系统,从而达到对未知网络攻击行为进行自动识别的目的。机器学习在网络异常检测中的应用,使网络攻击检测系统具备了自我学习的能力,摆脱了被动跟踪的局面,具备了“主动性”,提高了网络系统的安全防护能力。
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总结信息时代的发展离不开网络的茁壮成长,物联网概念的出现,意味着互联大军中不再只有计算机的影子。随着智能手机的普及,各种互联网应用蓬勃发展。手机也逐渐融入了汽车行业,越来越多的汽车辅助功能和手机应用程序进行了捆绑。除了手机成为汽车行业的“标准配件”以外,还有各种传感装置、电子设备也逐渐成为了汽车的新“伙伴”,汽车从一个简单封闭的环境演变成了复杂易构的开放平台。汽车功能的不断丰富,极大地方便了用户,使驾驶者获得了更好的用户体验。汽车智能化、网联化的发展,使智能交通的实现成为可能。ETC 不停车收费、停车场自动寻位、道路交通预警等一系列功能的实现,让汽车和互联网、汽车和汽车之间、汽车和交通辅助设备之间变得越来越密不可分。在人们享受智能交通带来的各种便捷的同时,也必须面对来自互联网络的各种威胁。近年来,因汽车软件存在安全漏洞不断发生召回事件,奔驰、菲亚特克莱斯勒、宝马汽车等厂商召回了相关汽车。国内外对汽车远程破解的报道也不断增多,国际黑客大会上攻击丰田普锐斯和福特翼虎关键系统的展示、360公司对 Tesla 的远程控制都在提醒着人们汽车网络安全实现的急迫性。本文围绕着汽车信息安全问题进行分析和总结,对 VANET 的异常检测技术展开深入研究,主要的工作和研究成果如下:
(1) 详细分析了 VANET 面临的攻击威胁。本文从攻击性质、攻击目标范围、攻击数据层面、攻击影响等不同角度,分析了 VANET 环境下攻击行为的特点,并根据其特点对 VANET 攻击行为进行分类。分析了攻击行为给 VANET 网络带来的威胁,将攻击带来的影响分为三大方面:攻击造成 VANET 信息、服务等不可用;针对 VANET 中消息来源可靠性、车辆节点身份真实性等进行攻击;给车辆节点的隐私带来威胁等。并且详细分析了这些攻击的产生形式及影响。本文的相关研究工作为他人今后的研究工作奠定了坚实的基础。
(2) 全面分析了 VANET 的安全防御技术面临的问题。通过分析车载自组织网络的特点,分析了 V2X 通信安全面临的挑战,主要集中在缺乏集中管理实体、节点高迁移率、网络规模多变、缺少基础设施及延迟敏感性应用等若干方面。针对 WAVE 架构逐层分析可能存在的问题,总结了目前安全技术应用情况。应用层处理上层数据,攻击者主要通过恶意应用程序,针对应用层协议漏洞来捕获和分析特定信息。DSRC 通信协议栈的传输层分为安全应用和非安全应用,传统 TCP/UDP 协议安全隐患依然存在,SSL、TLS 和 PCT 等协议都存在安全漏洞。网络层针对路由协议的攻击成为了主要防范对象。而链路层 MAC协议容易受到 DOS 攻击,而 MAC 层控制信息的安全性是正常通信的关键问题。物理层则要注意边信道攻击、篡改硬件组件等问题。
(3) 仔细研究了 VANET 中的入侵检测技术,对相关行为做出了形式化描述并提出了整体架构。分析了 VANET 中入侵检测的相关挑战,对传统的入侵检测技术提出了检测时长、综合性能、降级运行机制、Wave 信息辅助及数据源切换等一系列要求。对 VANET 中的入侵及检测行为做出了形式化描述。总结了目前入侵检测技术用到的方法,针对基于异常的入侵检测系统做出总结。分析了 VANET 入侵检测技术已有的研究成果,得出 VANET 入侵检测系统应具备分布式处理机制、对车辆行为进行特征化检测、不稳定无线通信自适应等特质。提出了一种 VANET 入侵检测系统整体架构设计方案,引入了车辆节点本地检测机制和协同响应机制。
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参考文献(略)

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