[发明专利]车联网女巫攻击检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及车联网技术领域，公开了一种车联网女巫攻击检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取目标车辆的状态信息，根据状态信息建立物理特征模型，得到目标车辆的移动轨迹，根据目标车辆的移动轨迹进行相似性分析，得到相似度特征向量，将相似度特征向量输入至经训练得到的移动行为检测模型中，得到距离相近的相似度特征向量，将距离相近的相似度特征向量对应的车辆为女巫攻击的恶意车辆。本发明物理特征模型完整记录目标车辆的行驶轨迹，经移动行为检测模型得到距离相近的相似度特征向量，提高检验的准确性，从而检验出女巫攻击的恶意车辆，解决现有技术无法检测出车联网应用中是否存在女巫攻击的技术问题，提高车联网的安全性。

技术领域

本发明涉及车联网技术领域，尤其涉及一种车联网女巫攻击检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着自动驾驶技术的发展，车联网技术成为人们交通出行中的重要一环。车联网通信使得车辆之间可以通过相互通信共享道路交通信息，然后根据各方提供的信息自动做出驾驶决策，从而进一步保证交通安全和出行效率。车联网为人们提供便利的同时也存在着一些安全隐患。在网约车应用中，由于用户对车辆的选择往往需要在网络上进行，从而很难判断网络上所显示的车辆到底是真实存在的还是攻击者所虚构的。目前，女巫攻击主要表现为攻击者通过控制多个账户，在网络中构造出多个虚假节点，从而扰乱网络的正常运行。恶意的司机可以通过女巫攻击获得多个出租车账号，并在用户终端的在线地图中伪造出虚拟的车辆节点，从而增加自己接单的概率。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种车联网女巫攻击检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法检测出车联网应用中是否存在女巫攻击的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种车联网女巫攻击检测方法，所述车联网女巫攻击检测方法包括以下步骤：

获取目标车辆的状态信息；

根据所述状态信息建立物理特征模型，得到所述目标车辆的移动轨迹；

根据所述目标车辆的移动轨迹进行相似性分析，得到相似度特征向量；

将所述相似度特征向量输入至经训练得到的移动行为检测模型中，得到距离相近的相似度特征向量；

将所述距离相近的相似度特征向量对应的车辆为女巫攻击的恶意车辆。

可选地，所述获取目标车辆的状态信息，包括：

向所述目标车辆的车载传感器发送连接请求；

在连接成功后，获取目标车辆的状态信息。

可选地，所述根据所述状态信息建立物理特征模型，得到所述目标车辆的移动轨迹，包括：

建立空间网格；

根据所述状态信息在所述空间网格中标记出所述目标车辆在不同时间段的行驶位置点，得到物理特征模型；

根据所述物理特征模型将所述行驶位置点连接，得到所述目标车辆的移动轨迹。

可选地，所述将所述相似度特征向量输入至经训练得到的移动行为检测模型中，得到距离相近的相似度特征向量之前，还包括：

根据深度学习算法采集历史车辆移动轨迹，将所述历史车辆移动轨迹作为样本图像集；

将所述样本图像集以及对应的预设相似行为信息输入至神经网络中进行训练，得到移动行为检测模型。

可选地，所述根据所述状态信息建立物理特征模型，得到所述目标车辆的移动轨迹之后，还包括：

获取所述目标车辆所在区域的环境信息及周边车辆状态信息；