基于决策树的车联网安全态势预测模型研究

摘要：

随着车辆智能技术的发展,网络与车辆的结合成为了必然,给人们带来了极大的便利.同时,黑客还可以利用技术漏洞攻击车辆,从而导致严重的交通事故.基于这种情况,车辆信息安全保护技术逐渐成为人们关注的焦点.面对层出不穷的车联网网络攻击,需要态势感知对车联网进行保驾护航,为了提高车联网安全态势感知的准确度,文中提出了基于决策树的车联网安全态势预测模型,由于网络攻击往往由某些特定的属性发生异常变化,属性变化的过程就是一种攻击方式,决策树根据这些属性分类,使用信息增益率来构建决策树,并推导出决策的规则.通过实验验证了所提算法在车联网安全态势感知中的可行性以及预测结果的准确性.

关键词：车联网安全、态势感知、决策树

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省自然科学基金;成都市科技计划

在线出版日期：2021-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：514-517