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基于机器学习的车联网安全监控系统

作品介绍 | 竞赛组委会| 2021-06-25 21:44:46

1、作品名称

基于机器学习的车联网安全监控系统

2、作品分类

数据可视化

3、作品描述

“家家有汽车,车车更智能”是现在社会、科技发展的趋势,智能网联车给人们带来便捷,但也存在着安全隐患。汽车内部的数据通过CAN总线(控制器局域网络总线)进行传输,一旦黑客入侵汽车的电子控制单元,CAN总线中的指令就有被伪造、监听的风险,黑客可以实现对汽车的控制,造成严重后果。因此我们开发了一款基于机器学习的车辆网安全监控系统。本系统的主要特色有: 1. 从车联网信息通讯角度出发,分析CAN总线的帧结构,以及安全隐患和可能带来的问题。 2. 在客户端,设计行驶信息可视模块,将从CAN总线转化而来的车门状态、车速、发动机转速等信息,生动地展示在前端界面,方便汽车管理员实时查看,可以借此判断汽车是否发生异常;通过环境指数查询接口,获得汽车行驶时的环境因素,管理员可以了解车主的大致行程,并提供行驶建议,提升用户体验。 3. 在服务器端,将机器学习算法应用于该系统的重要功能模块,对CAN总线数据集进行整理,并模拟注入攻击制作了负样本集,实现对指定ID的CAN总线报文,进行恶意报文检测。 4. 通过多次比较,选择将逻辑回归算法作为系统的识别算法,其准确率超过为93.66%,运行时间短,较其他算法有显著优势。 5. 系统具有良好的交互性,界面友好。前端选择使用elementUI等框架及FullCalendar组件进行设计,系统除具有行驶信息查看、模拟攻击、攻击取证等功能外,特别设计日程规划等其他实用性较强的功能。 6. 系统采取多因素分析的方式,将汽车状况、环境情况、车主行程集合考虑,使系统功能完备,性能提高,进而提升安全监测水平。

4、创意来源

随着4G的普及与5G研究的不断推进,网络逐渐改变了人们的生活,关于物联网的新应用应运而生,网联车就是典型的代表,一辆辆行驶的汽车组成了一张移动的网,在城市的建筑中延展。如果像电影《速度与激情》一样,网联车被黑客入侵,轻松实现对汽车设备的操作,控制汽车移动,不仅危害驾驶员人身和财产安全,还会波及到其他行驶的汽车,给社会带来严重危害。攻击者首先利用OTA空中软件升级、车载T-BOX、V2X车路通信等设备和技术的安全漏洞对其攻击,接着入侵车内网络的网关。可见,发展智能网联车的同时要抓紧对其安全的研究,因此我们决定设计一款车联网安全监控系统,进而解决汽车的安全问题,真正服务于千家万户。

5、运行环境(所需操作系统、硬件、软件等)

操作系统:Windows10 专业版 主机内存:8GB 主机硬盘:930GB 软件:NotePad++/Pycharm 开发语言:Python/Html/CSS/JavaScript


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