[發明專利]一種基于深度信念網絡的CAN總線入侵檢測方法及系統

在審

• 申請號: 202310524368.7
• 申請日: 2023-05-08
• 公開（公告）號: CN116545700A
• 公開（公告）日: 2023-08-04
• 發明（設計）人: 吳黎兵;毛智超;張壯壯;馬亞軍;劉芹
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: H04L9/40
• 分類號: H04L9/40;H04L12/40
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 肖艷

本發明提供一種基于深度信念網絡的CAN總線入侵檢測方法及系統，屬于入侵檢測技術領域，包括：確定基于控制器局域網CAN報文規則過濾器和基于深度信念網絡的初始檢測模型；采用不同的預設訓練數據集和預設測試數據集，對基于CAN報文規則過濾器和初始檢測模型進行訓練，得到入侵組合檢測模型；對待檢測CAN報文進行預處理得到預處理報文；將預處理報文輸入入侵組合檢測模型，輸出CAN總線入侵檢測結果。本發明在車載環境中，利用CAN報文構建過濾器，能提高檢測精度，減少檢測過程時間開銷，克服帶攻擊數據集難以獲取的問題，全部使用無攻擊的正常報文來進行模型訓練，對于混合攻擊的檢測準確率，能實現更優的誤報率以及精確度。

技術領域

本發明涉及入侵檢測技術領域，尤其涉及一種基于深度信念網絡的CAN總線入侵檢測方法及系統。

背景技術

隨著新能源汽車的高速發展，智能汽車已成為汽車行業發展的主要趨勢。在智能汽車中，每個電子控制單元(Electronic?Control?Unit，ECU)在控制系統中完成一個特定的功能，如油門、剎車和轉向。ECU根據其功能或通信速率被劃分為不同的子網進行通信。一般來說，ECU通過控制器局域網(Controller?Area?Network，CAN)進行通信。CAN與局域互聯網(Local?Interconnect?Network)以及FlexRay共同組成了最常見的車載網絡。然而，CAN總線采用的是廣播式通信，并且沒有任何形式的消息認證。因此，CAN協議很容易受到消息注入攻擊的影響，從而造成車輛的嚴重故障，甚至對駕駛員的安全造成威脅。

基于此，研究者從兩個方向著手解決這一問題：一是對CAN報文進行加密處理，但是加密與解密處理對ECU的計算要求較大，并且不能面向已經售出的車輛；二是基于入侵檢測系統的解決方案，基于入侵檢測系統(Intrusion?Detection?System，IDS)的解決方案不需要改變任何CAN數據包或增加任何通道的帶寬，其專注于數據驅動的方法來檢測CAN總線中的攻擊。其實現過程比較容易實現，只需要持續的監測網絡的自然行為，如果網絡的性質或者自然行為發生偏差，則可以根據該偏差來判斷CAN總線是否遭受攻擊，但仍存在檢測精度不高以及檢測時延較大的問題。

發明內容

本發明提供一種基于深度信念網絡的CAN總線入侵檢測方法及系統，用以解決現有技術中針對CAN總線入侵檢測的方法通常存在檢測精度不高、檢測時延較大的缺陷。

第一方面，本發明提供一種基于深度信念網絡的CAN總線入侵檢測方法，包括：

獲取不同的預設訓練數據集和預設測試數據集；

確定基于CAN報文規則過濾器和基于深度信念網絡的初始檢測模型；

采用所述不同的預設訓練數據集和預設測試數據集，對所述基于CAN報文規則過濾器和所述初始檢測模型進行訓練，得到入侵組合檢測模型；

獲取待檢測CAN報文，對所述待檢測CAN報文進行預處理得到預處理報文；

將所述預處理報文輸入所述入侵組合檢測模型，輸出CAN總線入侵檢測結果。

第二方面，本發明還提供一種基于深度信念網絡的CAN總線入侵檢測系統，包括：

獲取模塊，用于獲取不同的預設訓練數據集和預設測試數據集；

確定模塊，用于確定基于CAN報文規則過濾器和基于深度信念網絡的初始檢測模型；

訓練模塊，用于采用所述不同的預設訓練數據集和預設測試數據集，對所述基于CAN報文規則過濾器和所述初始檢測模型進行訓練，得到入侵組合檢測模型；

預處理模塊，用于獲取待檢測CAN報文，對所述待檢測CAN報文進行預處理得到預處理報文；

檢測模塊，用于將所述預處理報文輸入所述入侵組合檢測模型，輸出CAN總線入侵檢測結果。