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汽车CAN总线入侵检测算法性能模糊测试方法研究

作者： 田韵嵩1，李中伟1，谭 凯1，洪 晟2，刘 勇1，金显吉1
发布日期：2022-04-28
来源：信息技术与网络安全 4期

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现代汽车智能化功能越来越丰富，汽车与外部的信息交互越来越频繁，汽车网络被入侵的风险越来越高[1]。而入侵检测算法被应用于汽车CAN总线网络安全防御中，其检测恶意攻击的能力将对汽车CAN总线网络的安全性产生影响。

入侵检测算法能够识别外部针对网络资源的恶意操作，也能够检测内部用户的违规或未授权的非法行为。目前，入侵检测算法从检测技术的角度可分为以下3类：(1)基于规则的入侵检测算法；(2)基于统计的入侵检测算法；(3)基于机器学习的入侵检测算法[2]。其中基于机器学习的入侵检测算法能够利用庞大的已有数据进行学习，发现内在规律，实现网络攻击行为检测的智能化。并且机器学习具备预测能力，对未知模式的攻击也具备一定的检测能力，是目前热门的入侵检测算法研究领域。



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作者信息：

田韵嵩1，李中伟1，谭  凯1，洪  晟2，刘  勇1，金显吉1

(1.哈尔滨工业大学 电气工程及自动化学院，黑龙江 哈尔滨150001；

2.北京航空航天大学 网络空间安全学院，北京100191)


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