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基于特征融合的控制器局域网入侵检测方法
杜欣颖,何明枢,王小娟
- 北京邮电大学
An Intrusion Detection System for Controller Area Network Based on Feature Fusion Multi-Encoder Network
Xin-Ying DU,MINGSHU HE,
摘要: 由于控制器局域网(CAN)缺乏报文加密、发送方身份验证等安全功能,使得CAN容易受到恶意网络攻击,影响到人类和道路的安全。基于这种情况,本文提出一种基于特征融合的控制器局域网入侵检测方法,更加关注报文内部特征间的关系而非时序关系,首先对CAN报文中提取的全局特征和分组特征进行融合,再使用多编码器网络检测多种类型的注入攻击。同时,添加自注意力机制,产生不同特征的可解释权值,用来衡量特征的重要性。本文使用基于真实车辆构建的数据集进行了实验验证,单一注入攻击检测准确率高于97%,多种注入攻击总体检测准确率为98.23%,优于现有方法,证明本文提出的入侵检测系统具有高度的准确性以及良好的鲁棒性。
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