發(fā)布時(shí)間：2021-01-20 10:31

　　學(xué)者們對(duì)于惡意攻擊檢測(cè)和預(yù)防的研究上已經(jīng)提出了很多辦法,但是遺憾的是這些辦法不一定適用于車聯(lián)網(wǎng)。其主要原因有兩點(diǎn):首先車聯(lián)網(wǎng)惡意攻擊主要來源于拒絕服務(wù),篡改和偽裝三大主動(dòng)攻擊,傳統(tǒng)的檢測(cè)方法尚未針對(duì)車聯(lián)網(wǎng)對(duì)這三種攻擊進(jìn)行優(yōu)化,因此在車聯(lián)網(wǎng)中直接使用會(huì)降低檢測(cè)準(zhǔn)確率。其次,攻擊者一般通過惡意病毒對(duì)車聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行惡意攻擊,目前主流應(yīng)對(duì)惡意攻擊的方法是被動(dòng)防御,它的缺點(diǎn)是安全廠商的安全更新始終落后于攻擊病毒的更新,這也體現(xiàn)出被動(dòng)防御在應(yīng)對(duì)惡意攻擊時(shí)的滯后。本文的主要工作分為兩部分:第一部分是對(duì)傳統(tǒng)的K近鄰算法進(jìn)行改進(jìn),得到一種新的檢測(cè)算法CW-KNN,最后運(yùn)用構(gòu)建的車聯(lián)網(wǎng)惡意攻擊模擬數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。第二部分是改進(jìn)傳統(tǒng)傳染病模型,并且引入反映個(gè)體差異的兩個(gè)因子,得到一種新的預(yù)防模型IOV-SIRS,隨后對(duì)新模型進(jìn)行平衡解和穩(wěn)定性分析并最終進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。本文通過實(shí)驗(yàn)證明新的檢測(cè)算法對(duì)車聯(lián)網(wǎng)惡意攻擊的檢測(cè)綜合性能更加優(yōu)越。新的預(yù)防模型可以對(duì)惡意攻擊病毒傳播走勢(shì)進(jìn)行數(shù)據(jù)評(píng)估和計(jì)算,并在病毒爆發(fā)之前提供對(duì)應(yīng)的策略,從而最大程度地減小新型攻擊所帶來的危害。與此同時(shí),實(shí)驗(yàn)也證實(shí)了使用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)思想預(yù)測(cè)病毒傳... 

【文章來源】： 付誠(chéng) 蘭州理工大學(xué)

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【圖文】：

WS小世界模型的演化

論文題目14圖2.2無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型的演化2.4.4傳播臨界值理論無論是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的病毒傳播，謠言傳播或者疾病傳播，傳播閾值都是一個(gè)非常重要的參數(shù)，它可以反映病毒、疾并謠言爆發(fā)的臨界點(diǎn)。只要知道傳播的閾值，就可以從根本上控制病毒、謠言或疾病的大規(guī)模爆發(fā)，從而在一定程度上抑制它們的傳播。對(duì)于傳染病模型，有一個(gè)變量R0，它表示在一組中所有個(gè)體都易感的平均感染期間，可以由傳染源傳染的最大人數(shù)。該變量稱為基本再生數(shù)[78]。當(dāng)R0<1時(shí)，平均傳染期間被單一傳染源感染的人數(shù)少于1，因此傳染病僅具有無病平衡點(diǎn)，并且這個(gè)無病平衡點(diǎn)是穩(wěn)定的，傳染病也可以不加控制地消失；當(dāng)R0>1時(shí)，傳染病不僅具有無病平衡點(diǎn)，而且具有地方病平衡點(diǎn)，這意味著該傳染病將一直存在于這一群體中并進(jìn)一步演變?yōu)榈胤讲１竟?jié)以帶有直接免疫的SIRS（Susceptible-Infected-Recovered-Susceptible）模型[79]為例介紹傳播臨界值理論。首先將帶有直接免疫的SIRS模型中的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)劃分成3類：易染節(jié)點(diǎn)S（Susceptible）：指的是網(wǎng)絡(luò)中的正常節(jié)點(diǎn)，和感染節(jié)點(diǎn)接觸有可能被感染，并且轉(zhuǎn)換為感染節(jié)點(diǎn)；感染節(jié)點(diǎn)I（Infected）：指的是網(wǎng)絡(luò)中的被感染的節(jié)點(diǎn)，會(huì)以一定的概率感染易感節(jié)點(diǎn)，也有可能被治愈變成免疫節(jié)點(diǎn)；免疫節(jié)點(diǎn)R（Recovered）：指的是網(wǎng)絡(luò)中的感染節(jié)點(diǎn)經(jīng)過治愈轉(zhuǎn)化得來，或者由易感節(jié)點(diǎn)接受直接免疫后轉(zhuǎn)換的節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)會(huì)有一定幾率喪失免疫重新變回易感節(jié)點(diǎn)。(t)、(t)和(t)分別表示時(shí)間t時(shí)度數(shù)為k的三種節(jié)點(diǎn)的密度，如公式(2.11)所示。()+()+()=1(2.11)

工程碩士學(xué)位論文213.3所示。本文根據(jù)1.1節(jié)研究背景及意義中提到的車聯(lián)網(wǎng)主要面臨的3個(gè)威脅，最終主觀選取了18個(gè)攻擊特征，根據(jù)表3.2，主觀選取的特征它們序號(hào)為｛2，3，4，5，6，7，11，17，22，23，24，25，26，29，32，33，34，36｝：表3.3惡意行為背后對(duì)應(yīng)的特征屬性惡意行為對(duì)應(yīng)的特征屬性惡意代碼植入protocol_type，service，src_bytes，srv_count，count等偽裝hot，root_shell，logged_in，num_access_files，flag等篡改is_hot_login，is_guest_login，num_failed_logins等拒絕服務(wù)src_bytes，dst_host_count，dst_host_srv_count等信號(hào)重放dst_host_same_srv_rate，dst_host_same_src_port_rate等（3）客觀篩選車聯(lián)網(wǎng)惡意攻擊特征第三步是進(jìn)一步優(yōu)化特征的選擇。為了避免對(duì)特征選取過于主觀使選擇具有說服力，使用隨機(jī)森林算法再次對(duì)特征重要性進(jìn)行評(píng)估。隨機(jī)森林能找出每個(gè)特征對(duì)每棵樹的貢獻(xiàn)程度，然后取平均值，最后比較特征之間的貢獻(xiàn)的大校貢獻(xiàn)大小通常使用基尼系數(shù)（Giniindex）作為評(píng)估指標(biāo)來衡量。如圖3.3所示。圖3.3隨機(jī)森林計(jì)算的特征重要性觀察到其中只有17個(gè)左右特征有顯著作用，并且隨機(jī)森林評(píng)估的這些特征

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