基于门控循环单元的车载控制器局域网络总线入侵检测方法

摘要：

针对车载控制器局域网络(controller area network,CAN)总线入侵检测准确率低与时效性差的问题,通过分析总线中入侵数据帧的特点,提出了基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的入侵检测方法.该方法搭建了由5层神经网络构成的入侵检测模型,以真实汽车采集的CAN数据为基础构造洪泛攻击、重放攻击、模糊攻击和虚拟节点攻击数据,提取出具有11个特征的特征向量序列用于模型的训练和测试.实验验证了模型参数对检测结果的影响,研究了二分类检测和多分类检测的准确率与时间开销.结果表明:该方法在二分类和多分类检测中的精度为99.9816％和99.8942％,召回率分别是0.9999和0.9991,达到与长短期记忆(long short-term memory,LSTM)模型相当的检测精度,并且具有更短的训练和检测时间.本文方法提高了入侵检测的时效性和可靠性,对保障汽车安全意义重大.

关键词：控制器局域网络(CAN)总线、门控循环单元(GRU)、入侵检测、时效性、汽车安全

所属期刊栏目：21

分类号：TP393.15(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2016YFB0100902

在线出版日期：2021-07-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：6786-6793