[发明专利]基于soeks的智能网联车多域信息安全机制协同方法

说明书

本发明属于车联网信息安全领域，公开了一种基于soeks的智能网联车多域信息安全机制的协同方法，利用决策性基因中的经验集知识结构进行知识表示和管理；对各域的信息安全威胁进行分析，分析各域的信息安全机制；建立各域信息安全机制和数据流关系，同时建立各域信息安全机制的知识表示，并使用协同优化算法对系统安全机制进行协同优化。本发明解决了大型复杂系统工程时出现的低效率和大计算量问题，提出了的具有两级结构的多学科优化策略的方式，将“人‑车‑路‑云”多域安全的系统设计分为“人”域安全、“车”域安全、“路”域安全和“云”域安全，为协同优化达到多域的总体安全，提出了多域信息安全机制的协同关系优化方法。

技术领域

本发明属于车联网信息安全领域，尤其涉及一种基于soeks的智能网联车多域信息安全机制协同方法。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：

随着电子、信息、通信等技术与汽车产业加速融合，汽车产品加快向智能化、网联化方向发展，大多数汽车厂商开始自主研发或合作等形式提升汽车的智能化程度追求汽车的娱乐性，其中无人驾驶和智能网联车是研究热点，汽车功能越来越丰富，但同时也带来了一些潜在的安全威胁。近些年，汽车被攻击的事件报道的越来越多，2015年8月全球最大的黑客大会DEFCON展示了许多汽车攻击过程。另外JEEP汽车破解事件的两位黑客CharlieMiller和Chris Valasek，就是选择了从JEEP的娱乐系统入手，再控制汽车的刹车等紧要器件，导致2015年7月克莱斯勒公司在美国大规模召回140万辆Jeep。可以看出，当前，汽车信息安全的重要性。

智能网联车的信息安全涉及“人-车-路-云”，把“人-车-路-云”看成不同的域，即“人”、“车”、“路[对应着V2X(所谓V2X，意为vehicle to everything，即车对外界的信息交换)的通信网络]”和“云(平台)”，每个域都有不同的信息安全需求，需要不同的信息安全机制应对处理，因此在跨域之间信息安全机制必须协同处理。而目前，对智能网联车的安全主要集中在车辆本身安全的研究，仅仅局限于某个孤立的局部，无法解决智能网联车的信息安全问题，系统性的研究智能网联车的安全还比较匮乏，属于起步阶段。

综上所述，现有技术存在的问题是：

目前还没有针对智能网联车多域信息安全机制协同方法的研究，而各种安全机制只能协同，实现一个完整的防御体系，才是解决智能网联车系统信息安全的必要途径。并且“人-车-路-云”各域涉及通信数据种类繁多，难以处理，

现有技术没有利用决策性基因(Decisional DNA，DDNA)中的经验集知识结构(Setof Experience Knowledge Structure，SOEKS)进行有效地知识表示和管理，没有建立各域信息安全机制和数据流关系，并使用协同优化算法(Collaborate Optimization，CO)对系统安全机制进行协同优化。

解决上述技术问题的难度和意义：

目前在智能网联车信息安全方面缺乏相应的研究，而随着汽车技术的不断发展，汽车信息系统产生的数据愈加繁多，面临的行驶条件复杂多变，互联网云平台的信息安全问题层出不穷，攻击者可以自由选择入侵的对象、时机和方法。面对汽车信息系统和行驶过程中产生的众多的数据，需要用一种合理的方法表示，才能开展对“人-车-路-云”各域信息安全机制协同的研究，并对算法进行优化。

随着技术的不断发展，汽车的电子产品占据汽车成本的比重也会越来越高，研究汽车的信息安全是当务之急，并且提出一种新的方法全面处理当前对智能网联车安全所面临的信息安全问题。通过应用知识表示，结合人工智能和大数据分析技术应用到智能网联汽车安全领域，通过多域协同，减少攻防双方的不对称性，促进智能网联车安全领域的研究。

发明内容