随着汽车“新四化”的快速推进,各种网络被引入到汽车信息物理系统(Automotive Cyber-Physical System,ACPS)中,这给CAN(Controller Area Network)、CAN FD(CAN with Flexible Data-rate)、Flex Ray和以太网等车载实时网络带来了越来越...
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随着汽车“新四化”的快速推进,各种网络被引入到汽车信息物理系统(Automotive Cyber-Physical System,ACPS)中,这给CAN(Controller Area Network)、CAN FD(CAN with Flexible Data-rate)、Flex Ray和以太网等车载实时网络带来了越来越多的网络安全问题。为此,汽车制造厂商提出了使用带有硬件安全模块(Hardware Security Module,HSM)的多核电子控制单元(Electronic Control Unit,ECU)来保护车载网络,以同时满足时延约束和安全约束。然而,这种基于硬件的安全策略将带来额外的能源消耗。能耗和带宽都是ACPS设计中需要重点关注的系统资源,在新一代的ACPS中,如何在保障车载网络安全性和实时性的前提下,通过适当的带宽开销来优化安全防护所带来的能耗开销是一个新的挑战。针对该问题,本文从CAN FD的信号打包问题入手,通过调整HSM需要进行安全增强的任务数量(即信号实例个数),实现HSM能耗和CAN FD带宽利用率之间的权衡优化。本文首先建立了处理器频率与最坏情况下的消息延迟时间之间的关系模型,并基于此建立了能耗模型。接着,在建立的信号模型、消息模型和安全模型的基础之上,提出了基于动态电压频率缩放(Dynamic Voltage Frequency Scaling,DVFS)和安全等级分簇的能耗优化算法(DVFS and Security Level Clustering,DSLC)来解决CAN FD带宽利用率和HSM能耗之间的权衡问题,并通过与基于改进模拟退火的CAN FD带宽利用率优化算法(Minimize Bandwidth Utilization,MBU)以及HSM能耗优化算法(Minimize Energy Consumption,MEC)进行对比,来验证DSLC算法的权衡效果。最后,基于德国博世提出的汽车基准数据集生成了多个合成信号集,在此数据集上进行了大量实验。实验结果表明,本文所提出的DSLC算法有显著的权衡效果和时间性能。DSLC算法能以高于MBU算法10%的带宽开销换取54%的能耗优化,以高于MEC算法21%的能耗开销换取89%的带宽优化。
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