基于关联规则挖掘的车载网络入侵检测技术研 究

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1、HansJournalofDataMining数据挖掘,2017,7(3),65-69PublishedOnlineJuly2017inHans.http://www.hanspub.org/journal/hjdmhttps://doi.org/10.12677/hjdm.2017.73007ResearchonIntrusionDetectionTechnologyBasedonAssociationRulesMininginVehicularNetworksFeiLi,ChaoWangChengduUniversityofInformationTechnology

2、,ChengduSichuanthththReceived:Jun.16,2017;accepted:Jul.9,2017;published:Jul.12,2017AbstractWiththedevelopmentofautomobileinformation,manycarsareconnectedwiththeexternalnetworkthroughthenetworkmodule.Asthecarisconnectedtotheextranet,hackersareofferedalongwaytoattackthecarviatheinternet.Th

3、ispaperintroducesthebackgroundofroughsetandassociationrules,andthenusesroughsettechnologytoimprovethetraditionalApriorialgo-rithmtobeappliedtothevehiclenetworkintrusiondetection,andfinallythroughthetestprovesthevehiclenetworkintrusiondetection.KeywordsIntrusionDetection,VehicularNetwork,

4、Apriori,AssociationRules,RoughSet基于关联规则挖掘的车载网络入侵检测技术研究李飞,王超成都信息工程大学,四川成都收稿日期:2017年6月16日;录用日期:2017年7月9日;发布日期:2017年7月12日摘要随着汽车信息化,目前很多汽车都通过网络模块与外网连接。由于汽车跟外网相连,那么就给黑客提供文章引用:李飞,王超.基于关联规则挖掘的车载网络入侵检测技术研究[J].数据挖掘,2017,7(3):65-69.https://doi.org/10.12677/hjdm.2017.73007李飞,王超了通过网络远程攻击汽车的途径。本文介绍了粗

5、糙集和关联规则的相关背景,接着用粗糙集技术改进传统的Apriori算法应用到车载网络入侵检测方面,最后通过试验验证了对车载网络的入侵检测。关键词入侵检测,车载网络,Apriori,关联规则,粗糙集Copyright©2017byauthorsandHansPublishersInc.ThisworkislicensedundertheCreativeCommonsAttributionInternationalLicense(CCBY).http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/OpenAccess1.引言随着汽车信息化的快速

6、发展,特别是汽车里装置了与外网相连的模块,越来越多的汽车遭遇了入侵威胁,目前已经有了这样的案例[1][2][3]。因此,汽车车载网络的安全已经是一个迫在眉睫的问题。目前针对车载网络的入侵检测技术现状是:Groza通过实验证明在CAN总线网络中根据信号特征识别信息发送节点的可行性并推荐其可作为一种CAN总线网络的入侵检测方法[4],Larson提出了一种建立在安全规则基础上的CAN总线网络攻击检测方法,该方法基于CANopen协议的对象字典,使用协议级的安全规则检测非法ECU行为,并提供了一组示例的安全规则[5],Muter给出一种结构化的车载网络异常检测方法,引入一组异

7、常检测传感器对消息帧ID、数据负载、消息频率等进行检查,并整合传感器结果以防止误报[6]。这些入侵检测方法针对车载网络非关联数据攻击方面检测确实有一定作用,但是没有解决针对车载关联数据攻击方面的入侵检测的问题,所以我把数据挖掘中的关联算法Apriori引用到车载网络上,但由于传统的Apriori算法效率地下,通过结合粗糙集理论对它进行了改进,主要目的是解决针对车载网络关联数据攻击的问题。2.相关背景2.1.粗糙集理论知识在粗糙集理论中被定义为对世界客观事物进行分类的一种能力。在粗糙集理论中,知识必须跟某些所研究对象的整体相联系,这个整体也

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