一种智能驾驶车辆系统的信息安全方法技术方案

本发明专利技术涉及智能驾驶技术领域，公开了一种智能驾驶车辆系统的信息安全方法，通过对智能驾驶车辆系统进行全面的威胁分析，识别潜在的威胁和攻击面，采取多层次防御策略保护信息传输安全，提高网络安全性，执行入侵检测与响应，及时发现并阻止恶意攻击行为，进行安全更新与漏洞修复，综合保护智能驾驶车辆系统的信息安全性，保证智能驾驶车辆系统安全的信息共享和智能信息交换。智能信息交换。智能信息交换。

【技术实现步骤摘要】
一种智能驾驶车辆系统的信息安全方法


[0001]本专利技术涉及智能驾驶的
，尤其涉及一种智能驾驶车辆系统的信息安全方法。

技术介绍

[0002]随着传感器技术、信息处理技术、测量技术与计算机技术的发展，智能驾驶车辆系统也得到了飞速的发展。智能驾驶车辆系统不仅可以提高道路安全性，还可以减少交通拥堵，提高交通效率，改善驾驶体验，节省能源和减少碳排放。现有技术中大多只对智能驾驶车辆系统中的采集、控制、处理方面进行部分改进，但没有过多考虑在智能驾驶车辆系统运行中存在的信息安全问题，无法保证安全的信息共享和智能信息交换。
[0003]如申请公开号为CN111845742A的中国专利公开了一种智能驾驶车辆的跟车控制系统及方法，根据智能驾驶车辆的实时车速和智能驾驶车辆所处道路的实时交通状态，得到对应的跟车时距和安全停车距离，进而自动调节跟车时的速度和与前车距离。通过采用与道路的实时交通状态和本车实时车速，相符的跟车时距和安全停车距离，相比现有的定时距的控制策略，使得智能驾驶车辆的行为更符合人类的驾驶习惯。进一步地，通过智能驾驶车辆前方的车辆的速度信息，计算智能驾驶车辆所处道路的实时交通状态，与传统的定点监测交通状态方法相比，成本低，实时性好。
[0004]如申请公开号为CN115700205A的中国专利公开了一种智能驾驶控制系统及车辆，该系统在车辆工作在节能模式时，主控制器停止第一传感器集合的运行，并结束对车辆的驾驶控制，由冗余控制器根据其连接的第二传感器集合检测到的信息，进行车辆驾驶控制，减少了主控制器和第一传感器集合的能源消耗，在保障智能驾驶行车安全的同时，降低了智能驾驶控制所需能耗，进而提高了车辆续航能力。
[0005]以上专利存在本
技术介绍
提出的问题：只对智能驾驶车辆系统中的采集、控制、处理方面进行部分改进，但没有过多考虑在智能驾驶车辆系统运行中存在的信息安全问题，无法保证安全的信息共享和智能信息交换。为解决这一问题，本专利技术提出一种智能驾驶车辆系统的信息安全方法。

技术实现思路

[0006]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0007]鉴于上述现有智能驾驶车辆系统的信息安全方法存在的问题，提出了本专利技术。
[0008]因此，本专利技术目的是提供一种智能驾驶车辆系统的信息安全方法。
[0009]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：收集智能驾驶车辆系统的数据并进行全面的威胁分析；
[0010]根据所述威胁分析的结果采取多层次防御策略保护所述智能驾驶车辆系统；
[0011]采取所述多层次防御策略后执行入侵检测与响应；
[0012]所述入侵检测与响应后，进行安全更新与漏洞修复。
[0013]作为本专利技术所述智能驾驶车辆系统的信息安全方法的一种优选方案，其中：所述威胁分析建立自适应安全监测模型对所述智能驾驶车辆系统进行风险评估；
[0014]收集所述智能驾驶车辆系统的所述数据，所述数据包括车辆传感数据、控制信号数据和系统日志数据；
[0015]通过应用自适应滤波器对所述数据进行滤波，并从滤波后的信号中提取特征；
[0016]利用所述特征构建自适应安全监测模型，自适应安全监测模型的函数表达式如下所示：
[0017][0018]式中，w
t
表示F阶滤波器F个滤波器参数的列向量，μ表示步长，(
·
)
T
表示向量或矩阵的转置，I
t
表示输入信号的行向量，d(t)表示期望信号，I(t)表示输入信号，e(t)表示误差信号；
[0019]对所述自适应安全监测模型进行调节，所述调节的公式如下：
[0020]Δw
t+1
＝(1
‑
fm)μ+fmΔw
t
；
[0021]式中，fm表示动量因子，取值为0.95，μ表示步长，Δw
t
表示调节后的列向量。
[0022]作为本专利技术所述智能驾驶车辆系统的信息安全方法的一种优选方案，其中：采用自适应阈值对所述误差信号e(t)进行处理，生成的误差向量e
t
的滑动窗口长度为L个，则所述自适应阈值的函数表达式为：
[0023][0024]式中，θ(t)表示所述自适应阈值，λ表示非负的调节参数，用于在不同的置信度下对所述自适应阈值进行调节，e
t
表示所述误差向量，e
t
(f)表示所述误差向量e
t
的第f(1≤f≤L)个元素，||e
t
||2表示列和范数；
[0025]若输出误差|e
t
|小于等于所述自适应阈值θ(t)，则没有监测到异常值；
[0026]若输出误差|e
t
|大于所述自适应阈值θ(t)，则监测到异常值，去除|e
t
|
‑
θ(t)的误差部分；
[0027]若||e
t
||2趋近于则θ(t)
→
λ，说明所述自适应阈值值得信任；
[0028]若||e
t
||2小于则θ(t)
→
0，说明所述自适应阈值不值得信任；
[0029]利用所述自适应安全监测模型对所述智能驾驶车辆系统进行全面扫描分析；
[0030]若监测到所述异常值的个数大于10，则报警提示所述智能驾驶车辆系统出故障；
[0031]若监测到所述异常值的个数小于等于10，则所述智能驾驶车辆系统正常运行。
[0032]作为本专利技术所述智能驾驶车辆系统的信息安全方法的一种优选方案，其中：所述多层次防御策略包括安全隔离管理和安全通信管理；
[0033]所述安全隔离管理利用单向光闸和网关防火墙对车载网络和公用网络建立隔离保护；
[0034]所述单向光闸设置在所述车载网络和所述公用网络之间，共有两个，一个只负责
所述车载网络的输入和所述公用网络的输出，另一个只负责所述车载网络的输出和所述公用网络的输入，所述网关防火墙设置在所述公用网络所使用的网关中，监控所有经过所述网关的流量，根据所述自适应安全监测模型中的所述自适应阈值动态设置所述网关的带宽；
[0035]所述安全通信管理对通信传输的信息进行加密，所述通信传输过程中密钥生成的函数表达式为：
[0036]KDP＝(Γ,Λ,RI)；
[0037]式中，KDP表示密钥生成协议，Γ表示通信传输两端的行为，Λ表示密钥生成的行为，RI表示密钥生成算法。
[0038]作为本专利技术所述智能驾驶车辆系统的信息安全方法的一种优选方案，其中：所述入侵检测与响应监控所述智能驾驶车辆系统的活动，及时发现并阻止恶意攻击行为；
[003本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能驾驶车辆系统的信息安全方法，其特征在于：包括，收集智能驾驶车辆系统的数据并进行全面的威胁分析；根据所述威胁分析的结果采取多层次防御策略保护所述智能驾驶车辆系统；采取所述多层次防御策略后执行入侵检测与响应；所述入侵检测与响应后，进行安全更新与漏洞修复。2.如权利要求1所述的智能驾驶车辆系统的信息安全方法，其特征在于：所述威胁分析建立自适应安全监测模型对所述智能驾驶车辆系统进行风险评估；收集所述智能驾驶车辆系统的所述数据，所述数据包括车辆传感数据、控制信号数据和系统日志数据；通过应用自适应滤波器对所述数据进行滤波，并从滤波后的信号中提取特征；利用所述特征构建自适应安全监测模型，自适应安全监测模型的函数表达式如下所示：式中，w
t
表示F阶滤波器F个滤波器参数的列向量，μ表示步长，(
·
)
T
表示向量或矩阵的转置，I
t
表示输入信号的行向量，d(t)表示期望信号，I(t)表示输入信号，e(t)表示误差信号；对所述自适应安全监测模型进行调节，所述调节的公式如下：Δw
t+1
＝(1
‑
fm)μ+fmΔw
t
；式中，fm表示动量因子，取值为0.95，μ表示步长，Δw
t
表示调节后的列向量。3.如权利要求2所述的智能驾驶车辆系统的信息安全方法，其特征在于：采用自适应阈值对所述误差信号e(t)进行处理，生成的误差向量e
t
的滑动窗口长度为L个，则所述自适应阈值的函数表达式为：式中，θ(t)表示所述自适应阈值，λ表示非负的调节参数，用于在不同的置信度下对所述自适应阈值进行调节，e
t
表示所述误差向量，e
t
(f)表示所述误差向量e
t
的第f(1≤f≤L)个元素，||e
t
||2表示列和范数；若输出误差|e
t
|小于等于所述自适应阈值θ(t)，则没有监测到异常值；若输出误差|e
t
|大于所述自适应阈值θ(t)，则监测到异常值，去除|e
t
|
‑
θ(t)的误差部分；若||e
t
||2趋近于则θ(t)
→
λ，说明所述自适应阈值值得信任；若||e
t
||2小于则θ(t)
→
0，说明所述自适应阈值不值得信任；利用所述自适应安全监测模型对...

【专利技术属性】
技术研发人员：武丹丹，章广忠，杨煜，徐建杭，
申请(专利权)人：南京项尚车联网技术有限公司，
类型：发明
国别省市：