[发明专利]一种采用支持向量机实现车载总线信号分类及监测的方法

说明书

本发明公开了一种采用支持向量机实现车载总线信号分类及监测的方法，该方法包括以下步骤：通过车载总线收集数据报文及CAN总线数据；对数据报文及CAN总线数据进行预处理；采用支持向量机训练数据报文，并利用训练后的数据报文与CAN总线数据进行对比监测；输出正常CAN总线数据，并对异常CAN总线数据进行响应。有益效果：本发明中的支持向量机在解决非线性、高维数等问题上有很好的效果，通过采用支持向量机建立一种机器学习方法，并利用有限的训练样本得到误差较小的分类器，实现了对正常数据和异常数据进行准确分类，从而便于建立训练模型并得到准确的阈值标准。

技术领域

本发明涉及车载网络技术领域，具体来说，涉及一种采用支持向量机实现车载总线信号分类及监测的方法。

背景技术

网联汽车不仅包含了复杂的车载总线网络系统，更有车与互联网、车与车、车与基础设施等复杂的信息交互。不同于传统的计算机系统，汽车信息安全威胁的起始点和作用点在网络世界或是物理世界都可能超越车辆这个单一的攻击面，对于汽车这样复杂系统的安全性问题，需要整体的分析方法，不仅要包括单一接口、个别部件的威胁或攻击点，还要包括针对汽车内部的车载总线网络的信息安全威胁分析。

现有的入侵检测系统分为两种类型：基于特征码的检测(如Snort)和基于异常的检测。其中，基于特征码的检测需要定期更新攻击特征码，可以提供高精度检测和低误报率。但是，基于特征码的检测在汽车中会受到不同原因的限制，比如已知攻击的限制、车辆的使用寿命很长以及系统更新的限制；且同于计算机系统的异常检测，受到车载总线网络特性和车载环境的限制，车载总线网络的异常检测将会面临许多新问题，因此对数据特征的分类和识别是入侵检测的关键，能准确将正常数据和异常数据分类是当前车载总线信号检测技术中急需解决的问题。

针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

针对相关技术中的问题，本发明提出一种采用支持向量机实现车载总线信号分类及监测的方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。

为此，本发明采用的具体技术方案如下：

一种采用支持向量机实现车载总线信号分类及监测的方法，该方法包括以下步骤：

通过车载总线收集数据报文及CAN总线数据；

对数据报文及CAN总线数据进行预处理；

采用支持向量机训练数据报文，并利用训练后的数据报文与CAN总线数据进行对比监测；

输出正常CAN总线数据，并对异常CAN总线数据进行响应。

进一步的，对数据报文进行预处理包括将数据报文分为正常数据报文及异常数据报文。

进一步的，对CAN总线数据进行预处理包括将CAN总线数据转换成标准帧格式，并将标准化十六进制的CAN总线数据转换为十进制数据。

进一步的，通过将00用作缺失部分的补充位将CAN总线数据转换成标准帧格式。

进一步的，所述采用支持向量机训练数据报文包括以下步骤：

采集正常数据报文和异常数据报文，并添加分类识别号；

将训练样本输入支持向量机系统，得到分类曲面标准；

根据阈值标准，检测CAN总线数据，并对正常数据报文和异常数据报文进行分类；

通过将分类结果重复上述步骤，以更新分类阈值标准。

进一步的，采用径向基函数分类器将数据报文进行分类，所述径向基函数的公式为：