VANET可以提供各类安全和非安全相关的服务,但现有的VANET难以保障应用服务的QoS需求.软件定义网络(software defined networking,SDN)以系统化的灵活控制网络的方式出现,其分离的数据与控制平面为网络带来了可编程性.因此首先设计了一...
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VANET可以提供各类安全和非安全相关的服务,但现有的VANET难以保障应用服务的QoS需求.软件定义网络(software defined networking,SDN)以系统化的灵活控制网络的方式出现,其分离的数据与控制平面为网络带来了可编程性.因此首先设计了一种面向异构多网接入的软件定义的VANET架构;接着提出一种流表用量感知的动态QoS保障框架,允许使用模块化的方式管理网络,并支持业务流的动态加入和退出;最后建立了多业务流多约束条件下流表用量感知的QoS路由模型,该模型不仅考虑了丢包、时延和吞吐量等链路参数,还考虑了业务需求和流表使用情况,从而为VANET应用服务提供并发的QoS路由.实验表明:流表用量感知的动态QoS路由机制不仅能够满足多业务对各自丢包、时延和吞吐量的要求,还能够感知流表用量,从而避免流表溢出对QoS路由机制的影响,进一步提高了网络QoS保障的性能.
控制器局域网(controller area network,CAN)总线协议广泛应用于车辆系统,是一种高效的标准总线,可实现所有电子控制单元(electronic control units,ECUs)之间的通信.然而,CAN总线由于缺乏安全防御功能,很容易受到攻击.针对车载入侵检...
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控制器局域网(controller area network,CAN)总线协议广泛应用于车辆系统,是一种高效的标准总线,可实现所有电子控制单元(electronic control units,ECUs)之间的通信.然而,CAN总线由于缺乏安全防御功能,很容易受到攻击.针对车载入侵检测提出一种自注意力机制(self-attention mechanism,SAM)增强的网格型长短时记忆(grid long short-term memory,Grid LSTM)网络,称为***可以增强针对CAN总线的攻击行为特征,Grid LSTM可以有效提取时序数据的深度特征.通过从实际汽车中提取的正常CAN数据生成5个攻击数据集,包括拒绝服务(denial of service,DoS)攻击、模糊攻击、欺骗攻击、重放攻击和删除攻击,比较了具有不同模型深度的各种模型的性能,结果表明,在检测CAN总线攻击方面,SALVID具有最佳性能.该模型可以识别带有小批量特征的攻击,整体检测准确率为98.98%,这在以往的研究中是很难做到的.还设计并实现了基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)嵌入式平台的SALVID模型,并基于训练好的模型使用并行优化和量化来加速计算.实验结果表明,即使有一定程度的量化,SALVID仍然表现出98.81%的高检测准确率和1.88 ms的低时延.该研究为设计高性能实时车载入侵检测系统提供了一种新思路.
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