基于驾驶行为和速度的车内网CAN数据防注入攻击

由于车内网的开放性以及协议缺陷，其总线中数据的安全性及有效性分析是目前亟待解决的问题.利用车内CAN总线网络协议中车辆速度以及刹车油门等驾驶行为信息，提出了针对车内网CAN网络数据的防注入攻击模型.首先，基于攻击模型的分析与注入攻击特点，构建了基于驾驶行为-速度的结构模型.其次，基于该模型，利用朴素贝叶斯网络分类器，提出了面向车内网CAN数据防注入攻击分析模型，从而对接收到的车内网CAN协议中车辆行驶速度进行了有效性分析.最后通过实验仿真与验证，其结果表明，该方法能够有效地提高数据质量分析准确度