May, 2021

MTH-IDS：一种面向车联网的多层级混合入侵检测系统

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TL;DR本文提出一种多层次混合式 IDS，其结合基于签名的 IDS 和基于异常的 IDS，以检测车载网络上已知和未知攻击，实验结果表明，该系统能够以 99.99％的准确度检测到各种类型的已知攻击，并且对于新攻击检测也非常有效。
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发现论文，激发创造
  • 车内网络异常检测

    本文讨论了 CAN 总线协议的安全问题，并提出了一种基于人工智能算法的入侵检测系统，旨在通过考虑时间序列特征和攻击频率来准确检测已知的网络攻击。

    May, 2022

  • 一种基于转移学习和优化卷积神经网络的物联网车辆入侵检测系统

    本论文提出了一种基于转移学习和集合学习的基于卷积神经网络和超参数优化技术的 IDS，用于 IoV 系统的网络安全攻击检测以保护现代车辆系统。在实验中，该 IDS 在两个公共基准 IoV 安全数据集上表现出超过 99.25％的检测率和 F1 分数，表明了其对车内和外部汽车网络中的网络攻击检测的有效性。

    Jan, 2022

  • 基于树形结构的物联网智能入侵检测系统

    本研究提出了一种基于树形机器学习模型的智能入侵检测系统，可以有效识别自动驾驶汽车网络中的各种网络攻击，并且在高检测率和低计算成本同时实现。

    Oct, 2019

  • 基于 GAN 的车载网络入侵检测系统

    本文提出了一种基于生成对抗神经网络（GAN）的深度学习方法的车载网络入侵检测系统（GIDS），可用于检测未知攻击，实验证明 GIDS 对 4 种未知攻击具有较高的检测精度。

    Jul, 2019

  • 基于深度学习的汽车 CAN 嵌入式入侵检测系统

    提出了一种基于 FPGA 的 ECU 方法，通过专用的现成硬件加速器实现深度卷积神经网络入侵检测模型，平均准确率超过 99％，在多个攻击数据集中的误检率为 0.64％，并且相比于 GPU 上的 IDS 实现，在能量消耗上降低了 94％，每个消息的处理延迟降低了 51.8％。

    Jan, 2024

  • 基于 FPGA 的汽车控制器区域网络零日入侵实时检测系统

    使用无监督学习的卷积自编码器架构进行零日攻击检测，通过在仅有良性（无攻击）CAN 消息上训练模型，成功实现对未知攻击类型的高准确率分类，并且能够在高速 CAN 网络上实现线速检测，适用于关键 CAN 网络的零日攻击检测。

    Jan, 2024

  • 基于混合 FPGA 的轻量级多攻击 CAN 入侵检测系统

    车辆之间越来越多的连接性正在提供新的功能，如连接的自动驾驶和先进的驾驶辅助系统（ADAS），以改善下一代车辆的安全性和可靠性。本文提出了一种轻量级的多攻击量化机器学习模型，使用 Xilinx 的 Deep Learning Processing Unit IP 在 Zynq Ultrascale+（XCZU3EG）FPGA 上部署，使用公共 CAN 入侵检测数据集进行训练和验证。该模型能够以 99% 以上的准确率检测到拒绝服务和模糊攻击，并且误报率仅为 0.07%，与文献中的最先进技术相当。入侵检测系统的执行仅消耗 2.0 W 的功率，在 ECU 上运行的软件任务可以缩短消息处理延迟 25%，与最先进的实现相比。这种部署方式允许 ECU 功能与入侵检测系统共存，并且对任务的改动非常小，非常适合用于车载系统中的实时入侵检测。

    Jan, 2024

  • VANET 的差分隐私协作入侵检测系统

    本文提出了一种基于隐私保护机器学习的协作入侵检测系统（PML-CIDS），它可以通过应用分布式机器学习算法，实现 VANET 的高效安全检测，并通过差分隐私技术保护数据的隐私性。

    May, 2020

  • 一种适应性双层单类分类入侵检测系统用于新兴网络威胁

    在这项研究中，我们提出了一个基于单类分类的入侵检测系统结构，并使用多分类机制和聚类算法嵌入二级模型中。该框架不仅可以识别未知攻击，还可以利用它们对未知攻击进行再训练，从而使模型能够随着新的威胁模式的出现而进化。通过在第一层使用单类分类器（OCC），我们的方法规避了攻击样本的需求，解决了数据不平衡和零日攻击的问题。我们的研究表明，这个框架在实际部署中具有很大的潜力。

    Mar, 2024

  • MKF-ADS：面向汽车的多知识融合异常检测系统

    在本文中，我们提出了一种新颖的多知识融合异常检测模型 MKF-IDS，该模型具备强大的预测和检测性能，通过空时关联和知识蒸馏等技术对智能交通系统中的安全问题进行解决。

    Mar, 2024