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車聯網安全 版權信息
- ISBN：9787560660233
- 條形碼：9787560660233 ; 978-7-5606-6023-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
車聯網安全 本書特色
本書對車聯網各個層面的安全問題進行了分析闡釋并提供了相應的解決方案，又對車聯網安全的未來發展做出了展望。適合社會各界人士閱讀。
車聯網安全 內容簡介
車聯網的快速發展為智慧交通提供了強有力的技術保障，極大地便利了人們的日常出行，同時，其存在的安全問題日益凸顯。本書針對車聯網中存在的安全問題，在對現有應對方案進行歸納、總結的基礎上，提出了具體的解決方案，以期提高車聯網的安全性，使其得到更廣泛的應用。 全書共12章，主要內容包括針對車聯網體系架構、安全威脅、安全保護現狀的詳細歸納，車輛組網安全、車內網安全、車聯網應用級安全的解決方案，以及對現有研究工作的總結和對車聯網安全未來發展的展望。 本書既可作為相關從業者與科研人員的參考資料，也可作為相關專業的本科生與研究生更深入了解車聯網安全領域相關進展的重要資料。此外，作為車聯網安全方面的科普讀物，本書也可供社會各界人士閱讀。
車聯網安全 目錄
第1章 概述 1
1.1 引言 1
1.2 車聯網體系架構 2
1.2.1 車外網通信體系 2
1.2.2 車內總線網絡架構 3
1.2.3 車聯網的應用 4
1.3 車聯網安全威脅 5
1.3.1 網絡級安全威脅 5
1.3.2 平臺級安全威脅 6
1.3.3 應用級安全威脅 8
1.4 車聯網安全防護現狀 9
1.4.1 網絡級安全防護 9
1.4.2 平臺級安全防護 11
1.4.3 應用級安全防護 14
1.5 本書內容安排 17
第2章 車聯網匿名身份認證方案 18
2.1 引言 18
2.2 預備知識 19
2.2.1 同態加密 19
2.2.2 區塊鏈和共識機制 19
2.3 方案設計 20
2.3.1 系統結構與攻擊模型 20
2.3.2 BUA的實現流程 21
2.4 安全性分析 23
2.4.1 隱私保護 23
2.4.2 相互認證 23
2.4.3 不可抵賴性與可追溯性 24
2.5 實驗 24
2.5.1 計算開銷 24
2.5.2 通信開銷 26
本章小結 27
第3章 車聯網中隱私增強的位置匿名路由方案 28
3.1 引言 28
3.2 預備知識 30
3.3 問題描述 31
3.3.1 網絡架構 31
3.3.2 假設和攻擊者模型 32
3.3.3 安全目標 32
3.4 改進的順序可見加密方案 32
3.5 方案設計 34
3.5.1 節點位置共享 34
3.5.2 節點間消息的匿名路由 36
3.6 方案分析 37
3.6.1 安全目標分析 37
3.6.2 計算開銷分析 39
3.7 實驗 40
3.7.1 實驗環境搭建 40
3.7.2 實驗結果及分析 41
本章小結 49
第4章 基于遷移學習的車聯網入侵檢測方案 50
4.1 引言 50
4.2 預備知識 51
4.3 方案設計 52
4.3.1 云輔助更新方案 52
4.3.2 本地模型更新方案 54
4.4 實驗 56
4.4.1 實驗環境 56
4.4.2 不同攻擊類型的底層流量差異 57
4.4.3 云輔助更新方案的實驗結果分析 60
4.4.4 本地模型更新方案的實驗結果分析 65
本章小結 66
第5章 基于邊緣計算的車聯網攻擊檢測模型 67
5.1 引言 67
5.2 預備知識 69
5.2.1 CART模型與基尼指數 69
5.2.2 Aegean WiFi數據集 69
5.3 模型設計 70
5.3.1 邊云協同攻擊檢測模型 70
5.3.2 邊邊協同攻擊檢測模型 73
5.4 兩種模型的比較分析與選用場景 76
5.4.1 網絡時延比較 76
5.4.2 計算復雜度比較 77
5.4.3 兩種模型的適用場景 77
5.5 實驗 77
5.5.1 實驗準備 77
5.5.2 實驗結果分析 78
本章小結 84
第6章 基于自適應的輕量級CAN總線安全機制 85
6.1 引言 85
6.2 現有的CAN總線安全研究 86
6.3 基于模糊決策的安全策略選取 90
6.3.1 系統架構 90
6.3.2 具體步驟 92
6.4 ECU分域密鑰管理及安全協議的設計 100
6.4.1 預備知識 100
6.4.2 ECU分域密鑰管理及安全協議 101
6.5 理論與實驗分析 108
6.5.1 理論分析 108
6.5.2 實驗分析 111
本章小結 121
第7章 基于改進SVDD的CAN總線異常檢測方案 122
7.1 引言 122
7.2 預備知識 123
7.2.1 CAN總線報文 123
7.2.2 SVDD 123
7.2.3 馬爾可夫鏈 124
7.2.4 系統模型 124
7.2.5 攻擊者模型 125
7.3 方案設計 125
7.3.1 主要思路 125
7.3.2 方案概述 125
7.3.3 A型數據簡單正常模型提取與建立(數據預處理階段) 127
7.3.4 G-SVDD方案 128
7.3.5 M-SVDD方案 130
7.4 實驗 132
7.4.1 實驗環境 132
7.4.2 評估標準 134
7.4.3 實驗結果與分析 134
本章小結 137
第8章 基于增強學習的車聯網上下文感知信任模型 139
8.1 引言 139
8.2 預備知識 140
8.2.1 網絡架構 140
8.2.2 敵手模型 141
8.3 基于增強學習的上下文感知信任模型 141
8.3.1 信任模型框架 142
8.3.2 信息形式化 143
8.3.3 信任評估 143
8.3.4 基于強化學習的策略調整方法 145
8.4 實驗 148
本章小結 156
第9章 車聯網中基于差分隱私的假名互換方案 157
9.1 引言 157
9.2 預備知識 158
9.3 方案設計 159
9.3.1 方案架構 160
9.3.2 基于差分隱私的假名互換算法 160
9.4 方案理論分析 165
9.4.1 安全性分析 165
9.4.2 有效性分析 166
9.4.3 收斂性分析 166
9.5 實驗 166
9.5.1 所需假名數量 166
9.5.2 平均匿名集大小 167
9.5.3 滿足假名變換條件的概率 168
9.5.4 成功抵抗假名鏈接攻擊的概率 169
9.5.5 本章方案的有效性 169
本章小結 172
第10章 車聯網中基于差分隱私的位置擾動方案 173
10.1 引言 173
10.2 預備知識和系統模型 174
10.2.1 差分隱私和地理不可區分性 175
10.2.2 系統模型 176
10.2.3 隱私目標 177
10.3 方案設計 177
10.3.1 擾動方案設計 177
10.3.2 確定檢索范圍 180
10.3.3 擾動方案實現 182
10.4 方案分析 183
10.4.1 安全性分析 183
10.4.2 單位距離設定對方案的影響 185
10.4.3 可用性分析 185
10.5 實驗 186
10.5.1 擾動位置距離誤差 186
10.5.2 對不可信位置的抵抗性 187
10.5.3 LBS查詢的精準率與召回率 188
10.5.4 帶寬開銷 189
本章小結 190
第11章 車聯網中基于信任的位置隱私保護方案 191
11.1 引言 191
11.2 系統架構和預備知識 193
11.2.1 系統架構 193
11.2.2 區塊鏈 194
11.2.3 信任值計算方法 195
11.3 方案設計 195
11.3.1 信任管理方法 195
11.3.2 匿名區域構造 200
11.4 方案分析 201
11.4.1 安全性 201
11.4.2 計算復雜度 202
11.4.3 收斂性 203
11.5 實驗 204
11.5.1 實驗環境 204
11.5.2 方案有效性 205
11.5.3 信任程度 208
11.5.4 效率 209
11.5.5 魯棒性 210
本章小結 212
第12章 總結與展望 213
12.1 總結 213
12.2 展望 217
參考文獻 219
展開全部
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