發(fā)布時間：2018-01-02 18:15

  本文關鍵詞：基于車載自組網的內部攻擊檢測方法的研究　出處：《江蘇大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 車載自組網 弱分類器集成 BP神經網絡 SVM 合謀Sybil攻擊檢測 軌跡隱私保護 動態(tài)假名機制

【摘要】：車載自組網(Vehicular Ad Hoc Networks,VANETs)作為移動自組網在智能交通領域的重要分支,通過車與車、車與路邊基礎設施之間的通信,提供道路安全、交通管理以及增值服務等應用而備受工業(yè)界和學術界的矚目。然而,VANETs在為人們提供便利的同時也面臨著諸多的挑戰(zhàn)。其中,安全問題是VANETs需要解決的首要難題。由于VANETs具有大規(guī)模、無線信道的開放性、動態(tài)變化的拓撲結構以及廣播消息等特征,使其很容易受到偽造消息、篡改消息、Sybil攻擊等多種內部攻擊行為的威脅。這些攻擊不僅損壞VANETs所帶來的效益,而且影響VANETs的正常運行,嚴重阻礙VANETs的發(fā)展和普及。研究者針對VANETs中的內部攻擊提出了多種檢測方法,根據(jù)檢測對象的不同可將這些方法分為兩類:針對虛假消息的檢測方法和針對虛假身份的檢測方法。虛假消息檢測主要針對消息安全隱患,檢測偽造信息、注入無效信息等攻擊行為;虛假身份檢測主要針對身份安全隱患,本文主要檢測針對典型的基于虛假身份的Sybil攻擊。在分析和總結現(xiàn)有的虛假信息檢測方法和Sybil攻擊檢測方法的基礎上,發(fā)現(xiàn)當前的虛假信息檢測方法具有計算開銷大,從而導致較大的時延問題,而Sybil攻擊檢測方法很少有方案考慮攻擊者與其他車輛合謀發(fā)動Sybil攻擊的問題,設計了針對大規(guī)模交通警報信息的虛假信息檢測方法和在保護車輛隱私的環(huán)境下的合謀Sybil攻擊檢測方法。本文的主要工作及貢獻如下:(1)針對當前的虛假信息檢測難以從大規(guī)模交通警報信息中快速且高效地識別出虛假信息的問題,提出了一種基于弱分類器集成的虛假信息檢測方法。該方法首先將警報信息中包含的特征進行擴充,然后設計分割特征規(guī)則將警報信息的綜合特征集劃分為多個特征子集,并根據(jù)各個特征子集的特性,使用相應的弱分類器分別且同時處理特征子集,最后將特征子集的處理結果集成,并根據(jù)警報信息的可信度判斷警報信息的真實性。由于多個弱分類器同時處理特征子集,降低了檢測的總體計算開銷,保證了檢測虛假信息的時效性,同時豐富的節(jié)點特征提高整體的檢測率。(2)針對當前的Sybil攻擊檢測很少考慮攻擊者與其他車輛合謀發(fā)動Sybil攻擊的行為,以及平衡解決Sybil攻擊檢測和車輛隱私保護這兩個相互矛盾的問題,提出了一種基于時空分析的抗合謀Sybil攻擊檢測方法。該方法利用匿名RSU(Road Side Units)發(fā)布的時間戳標識作為車輛在VANETs中的身份,通過TA(Trust Authority)設置的請求信息表抵御偽造Sybil身份和合謀Sybil身份的產生。根據(jù)時間戳標識檢測攻擊者與合謀車輛同時使用同一身份的合謀Sybil攻擊,并依據(jù)標識中嵌入的RSU位置關系標簽檢測攻擊者與遠距離車輛合謀的Sybil攻擊。本文設計的檢測方法不僅能夠抵御和檢測多種Sybil攻擊,保護車輛的身份和軌跡隱私,而且具有較少的計算開銷和通信開銷。
[Abstract]:This paper presents a method for detecting false information and the detection method of Sybil in the environment of protecting vehicle privacy . ( 2 ) Aiming at the current Sybil attack detection , it is seldom considered that the attack of Sybil attack by the attacker and other vehicles is taken into account , and the conflict between Sybil attack detection and vehicle privacy protection is solved . The method uses the timestamp identification issued by the anonymous RSU ( Road Side Units ) to protect the identity of Sybil identity and collusion Sybil . The detection method based on the time stamp identification can protect against and detect Sybil attack , protect the identity and track privacy of the vehicle , and has less computational overhead and communication overhead .

【學位授予單位】：江蘇大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：U495;U463.67;TN929.5

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本文編號：1370362