黄迪 陈凌珊

摘 要： 提出结合CAN矩阵对报文数据场信号的具体定义提取特征，训练LSTM网络在多个时间步长上，对一些重要的信号进行预测，引入观测值得到预测误差矩阵。使用多元高斯分布对误差矩阵建立异常概率模型，根据误报率、漏报率调整阈值大小。得到完整模型后，模拟总线攻击，并实验验证了模型的精度。

关键词： CAN总线;LSTM;异常检测;入侵检测;车联网

文章编号： 2095-2163（2021）03-0038-06 中图分类号：U463.6 文献标志码：A

【Abstract】Combining with the specific definition of message data field signal in CAN matrix， the paper extracts features， trains LSTM network to predict some important signals in multiple time steps， and introduces observation value to forecast error matrix. According to the probability of false positive rate and false negative rate， the threshold value is adjusted by using the probability distribution of multiple variables. After getting the completed model， the bus attack is simulated and the accuracy of the model is verified by experiments.

【Key words】 CAN bus; LSTM; anomaly detection; intrusion detection; intelligent connected vehicle

0 引 言

随着智能网联概念和自动驾驶技术的发展，当代汽车的发展重心已经从传统的动力系统、传动总成和汽车轻量化转移到汽车电子上。汽车电子系统越发地庞大，一些传统的机械部件也由电子电气所取代，且在不断地增加汽车对外界的接口，使汽车变得更加地智能化、电动化、共享化、网联化[1]。

在80年代，就已开发出CAN总线用来解决当时分布式控制的行业要求，甫一问世，就因其优秀的数据传输稳定性，多主机的总线结构，灵活的总线扩展性能以及较高的性价比赢得了汽车市场的认可和青睐，直至如今国内外的大部分车型依然使用的是CAN总线。而当时的控制器并未对外界的智能设备提供接口，所以CAN总线设计上在网络安全方面就存在明显的不足。时下，若要发展和普及汽车网联技术和自动驾驶技术，CAN总线的网络安全则亟待获得保障。于赫[2]即分析了CAN总线的入侵形式，并基于信息熵和决策树的方法设计了入侵检测系统，但基于信息熵的方法只能识别总线上有大量异常报文的情况。……