域集中式架构的汽车车载通信安全方案探究
防火墙的异常检测技术有多种,常见的检测技术包括入侵异常检测方法,基于神经网络,聚类,遗传算法,基于信息熵,关联规则等.入侵异常检测方法主要通过对大量正常行驶的汽车的通信数据进行分析,构建汽车通信网络安全模型,并用该模型监视用户及系统的行为,分析是否存在异常的非法数据活动,并向用户报警记录.汽车报文分为周期报文和事件触发报文,入侵异常检测技术可以根据不同情况建立模型.周期报文是通过设定报文周期阈值构建入侵检测模型,将报文周期与阈值对比进行判定;事件触发报文没有固定的发送周期,但多数报文的操作指令相互关联,如汽车的车速信号与刹车信号存在负相关关系,油门踏板信号与车信号存在正相关关系.因此, 通过大量的数据分析构建通信报文正/负相关入侵检测模型,一旦报文关联出现较大的偏差,则判定为入侵行为并报警.由于汽车车载芯片的计算能力不足以同时实现安全性与实时性的最大化,因此现采用的入侵检测的方法需要在保证实时性的基础上,对入侵进行有效检测,目前针对汽车车载报文流量监测是最为有效的办法.安全防火墙中访问控制,通信标准检测,异常分析的入侵检测流程如 6 所示.