【摘要】：隨著車載網(wǎng)的快速發(fā)展,WIFI技術(shù)的廣泛應(yīng)用,車輛在行駛過程中與路邊接入點(Access Point,AP)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信變得越來越容易。同時,如果敵人把惡意AP部署在移動的車輛上,由于惡意AP車輛的移動性,它可以長時間的保持在用戶周圍,并且這種惡意AP在客戶端看來會擁有更強(qiáng)大的信號強(qiáng)度,更容易使用戶受騙上當(dāng),因此敵人會有更多時間利用各種攻擊手段去竊取用戶的隱私信息。針對這種車載惡意AP的特點和危害性,本文提出了一種基于信號強(qiáng)度(RSSI)的判別惡意AP的方法。主要研究成果及貢獻(xiàn)如下:(1)RSSI值非常容易受到周圍環(huán)境的干擾,為了優(yōu)化RSSI的采樣值,本文利用高斯模型去消除RSSI誤差較大的部分,并且使用優(yōu)化加權(quán)的方法取得最終值,與均值模型相比,優(yōu)化加權(quán)高斯模型具有更小的誤差。(2)針對車載網(wǎng)中不斷變化的周圍環(huán)境,提出了基于RSSI與距離映射的測距算法,該算法把傳統(tǒng)單一RSSI與距離的一對一的關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)镽SSI與距離的一對多的關(guān)系,利用一對多的映射關(guān)系,實現(xiàn)更適合車載網(wǎng)環(huán)境的測距算法,該算法在50米以內(nèi),90%以上可以達(dá)到誤差在2米內(nèi),測距誤差達(dá)到了3.98%。(3)利用提出的基于RSSI值的測距算法,本文提出一種實用性的判別惡意AP的算法,該算法基于RSSI值與GPS位置信息,用戶可以驗證RSSI值是否匹配AP廣播的位置,從而實現(xiàn)對惡意AP的判別。實驗結(jié)果表明,該算法能夠有效地識別道路上的車載惡意AP。(4)基于本文的測距算法,提出一種基于相對定位的判別惡意AP的算法,用戶只需利用自身接收的一系列RSSI值就能夠?qū)P的位置進(jìn)行相對定位,如果惡意AP被定位在用戶行駛的車道上,就判定其為惡意AP。實驗表明,基于RSSI的相對定位算法誤差在5米以內(nèi),能夠滿足對車載惡意AP進(jìn)行判別的需求。
[Abstract]:With the rapid development of vehicle-borne network and the wide application of WiFi technology, the data communication between vehicle and Access Point AP becomes more and more easy. At the same time, if the enemy deploys a malicious AP on a mobile vehicle, it can stay around the user for a long time because of the mobility of the malicious AP vehicle, and the malicious AP will have a more powerful signal strength in the client's view. It is easier to deceive the user, so the enemy will have more time to steal the user's privacy information by all kinds of attacks. Aiming at the characteristics and harmfulness of this vehicle malicious AP, this paper presents a method based on signal strength (RSSI) to identify malicious AP. The main research results and contributions are as follows: (1) the RSSI value is easily disturbed by the surrounding environment. In order to optimize the sampling value of the RSSI, the Gao Si model is used to eliminate the large error part of the RSSI, and the final value is obtained by the optimization weighting method. Compared with the mean value model, the optimized weighted Gao Si model has less error. (2) aiming at the changing surrounding environment in the vehicle network, a distance measurement algorithm based on RSSI and distance mapping is proposed. In this algorithm, the one-to-one relationship between single RSSI and distance is transformed into the one-to-many relationship between RSSI and distance, and the ranging algorithm is more suitable for vehicle network environment by using one-to-many mapping relationship. The error of the algorithm can reach more than 90% within 50 meters, and the ranging error can reach 3.98. (3) by using the RSSI based ranging algorithm, a practical algorithm for identifying malicious AP is proposed in this paper. The algorithm is based on the RSSI and GPS location information. The user can verify whether the RSSI value matches the broadcast position of AP so as to realize the discrimination of malicious AP. The experimental results show that the algorithm can effectively identify the vehicle malicious APs on the road. (4) based on the ranging algorithm in this paper, an algorithm for identifying malicious AP based on relative location is proposed. The user only needs to use a series of RSSI values to locate the AP. If the malicious AP is located in the driveway of the user, it is determined as malicious AP. The experimental results show that the relative location error based on RSSI is less than 5 meters, which can meet the requirement of identifying malicious AP in vehicle.
【學(xué)位授予單位】：黑龍江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：U495;TP309

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本文編號：2126978