CN110636048B - 一种基于ecu信号特征标识符的车载入侵检测方法及系统 - Google Patents

一种基于ecu信号特征标识符的车载入侵检测方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种基于ECU信号特征标识符的车载入侵检测方法，车内电子控制单元(ECU)通信会使CAN总线中产生电平变化，这些电平变化隐含着ECU不可复制的电子特性。所述方法考虑了硬件不一致性导致ECU产生信号的不一致特征，利用特征对ECU进行标识。通过向数据扩展帧的扩展标识符域填充一段固定相同的比特流，分析该段比特流中信号特性，提取熵等特征及报文ID，使用装袋决策树算法学习，实现能够定位标识恶意ECU的入侵检测系统。

Description

一种基于ECU信号特征标识符的车载入侵检测方法及系统
技术领域
本发明属于入侵检测技术领域，具体涉及一种利用信号特性标识ECU，实现对车载CAN总线入侵检测的方法。
背景技术
初期，电子控制单元(ECU)的提出是为了控制发动机等汽车组件。近年来，随着先进电子技术的引入，汽车内集成了许多安全性、舒适性和娱乐性的功能，大量ECU应用于汽车电子系统中提升驾驶体验。ECU通过控制局域网(CAN)进行通信，而CAN协议在设计之初没有考虑安全特性，不支持消息源认证，这使得ECU间通信存在一定安全隐患。因而，对车载CAN总线进行实时检测并汇报异常情况十分有必要。
消息源认证问题一般可以使用消息认证码(MAC)技术解决，然而CAN总线的短帧结构无法支持传统MAC方法。一方面，以往解决方法多是对MAC进行改进以适用CAN总线，但这些方法存在诸如需要硬件修改，总线负载过高等问题。另一方面，硬件差异使得不同ECU即使发送相同的消息，产生的信号电平也不同。利用信号特性标识ECU，通过信号特性匹配实现源认证，检测消息是否来自合法ECU，可以实现对CAN总线的入侵检测。
发明内容
基于以上所述，在所有消息中设定一段固定比特流，通过对该比特流进行特征提取，结合监督学习实现一种基于信号特性标识ECU的车载ECU入侵检测方案。
通过传统方法在车载CAN总线的网关上部署训练好的入侵检测系统，使用数据帧扩展格式，在扩展标识符域设定固定比特流，通过采样从CAN总线中获取消息在扩展标识符域的信号电平。所诉方法的入侵检测系统包含一个基于装袋决策树算法的分类器。
因为硬件和制造过程的不完全相同性，使得每个ECU即使发送完全相同的消息，其比特流产生的电平信号也会存在微小差异，这种设备差异导致的信号不一致性是不可复制的，利用其对ECU进行标识。通过信号特征匹配，判断CAN总线上的消息是否来自合法的ECU，从而实现异常检测。
所述方案使用了6个时域参量和3个频域参量，用向量x表示采样信号在时域上的表征，N表示向量x的数量，涉及的时域特征如下：
1)均值：
Figure BDA0002180514880000011
2)标准差：
Figure BDA0002180514880000012
3)平均差：
Figure BDA0002180514880000021
4)倾斜度：
Figure BDA0002180514880000022
5)峰度：
Figure BDA0002180514880000023
6)均方根振幅：
Figure BDA0002180514880000024
通过傅里叶变换(FFT)将采样信号变换到频域，用向量y表示采样信号在频域上的表征，N表示向量y的数量，ym和yf分别表示幅度和频率，涉及的频域特征如下：
1)矩心：
Figure BDA0002180514880000025
2)熵：
Figure BDA0002180514880000026
3)不均度：
Figure BDA0002180514880000027
所述的一种基于信号特性标识ECU，利用监督学习实现对车载CAN总线入侵检测的方法具体实现步骤如下：
步骤1：分配比特流：将18比特的扩展标识符域用完全相同的比特串进行填充，保证CAN总线上每个数据帧的扩展标识符是相同的比特流。
步骤2：数据收集：在汽车电子系统无入侵异常的情况下，对ECU通信时产生的信号进行采样，得到样本数据集S，按照不同信号将其划分，得到每个信号的信号样本Si。
步骤3：数据预处理：从每一个信号的样本Si中提取报文ID作为标签，并截取扩展标识符域的信号；
步骤3.1：解析信号样本Si得到报文数据，从数据中提取ID作为标签Li；
步骤3.2：仅针对扩展标识符域，从信号样本Si中直接截取得到扩展标识符域的信号样本Si′。
步骤4：获取数据集：从信号样本Si′中提取特征，组合对应标签Li得到数据集；
步骤4.1：计算信号样本Si′在时域上的平均值、标准差、平均差、倾斜度、峰度、均方根振幅和在频域上的矩心、熵和不均度作为特征，依次记作
Figure BDA0002180514880000028
步骤4.2：将
Figure BDA0002180514880000029
作为特征向量用于模型训练。
步骤5：使用装袋决策树算法学习提取到的特征；
步骤5.1：设定决策树dTree的数量t，每棵dTree训缓所需的样本个数n和阈值ε；
步骤5.2：构建dTree；
步骤5.2.1：对样本S′随机采样，采样尺寸为n，采样得到子集D，用于构建dTree；
步骤5.2.2：如果D中所有的样本全属于同一类别Ck，则置dTree为单结点树，并将Ck作为该结点的类，返回dTree；
步骤5.2.3：如果特征集为空集，或者D中样本在特征集中取值相同，则置dTree为单结点树，并将D中样本数最大的类Ck作为该结点的类，返回dTree；
步骤5.2.4：否则，计算特征集中各特征对D的信息增益比，选择信息增益比最大的特征fg；
步骤5.2.4.1：用pk表示D中第k类样本所占比例(k＝1，2，…，m)，计算D的信息熵
Figure BDA0002180514880000031
步骤5.2.4.2：将D按特征a进行划分，划分出v个子集，计算属性a对D划分得到的信息增益
Figure BDA0002180514880000032
步骤5.2.4.3：计算特征a对D的信息增益比
Figure BDA0002180514880000033
Figure BDA0002180514880000034
步骤5.2.4.4：重复上两步，计算各特征对D的信息增益比，选择最大者作为特征fg；
步骤5.2.5：如果fg的信息增益比小于阈值ε，则置dTree为单结点树，并将D中样本数最大的类Ck最为该结点的类，返回T；
步骤5.2.6：否则，对fg的每一个可能值ai，依fg＝ai将D分割为若干非空子集Di，将Di中样本数最大的类Ck作为标记，构建子结点，由结点及子结点构成dTree，返回dTree；
步骤5.2.7：对于结点i，以Di为训练集，以除去fg剩下的特征为特征集，递归地调用步骤5.2.2到步骤5.2.6，得到子树dTreei，返回dTreei。
步骤5.3：循环步骤5.2，直到建立t棵dTree，返回装袋决策树作为分类器；
步骤6：利用训练好的入侵检测模型检测CAN总线；
步骤6.1：对待检测的信号进行采样，得到样本St，解析得到报文数据，从数据中提取ID作为待测标识Lt；
步骤6.2：从样本St截取扩展标识符域信号St′；
步骤6.3：如步骤4.1，从St′中提取9个特征，并输入分类器进行检测；
步骤6.3.1：t棵决策树dTree进行分类，得到t个分类预测结果r1，r2，…，rt；
步骤6.3.2：根据多数投票制，选择r1，r2，…，rt出现频率最高的预测结果作为装袋决策树的输出r。
步骤6.4：如果Lt与r不一致，则输出异常，并报告与报文ID为r相关的ECU出现异常；否则输出正常。
至此，关于一种利用信号特性标识ECU，并基于监督学习对车载CAN总线入侵检测方案执行完毕。
基于以上方法，本发明还提出了一种基于ECU信号特征标识符的车载入侵检测系统，包括：
分配比特流模块，用于将18比特的扩展标识符域用完全相同的比特串进行填充，保证CAN总线上每个数据帧的扩展标识符是相同的比特流；
数据收集模块，用于在汽车电子系统无入侵异常的情况下，对ECU通信时产生的信号进行采样，得到样本数据集S，按照不同信号将其划分，得到每个信号的信号样本Si；
数据预处理模块，用于从每一个信号样本Si中提取报文ID作为标签，并截取扩展标识符域的信号；
获取数据集模块，用于从信号样本Si′中提取特征，组合对应标签Li得到数据集；
分类器训练模块，其使用装袋决策树算法训练分类器；
检测模块，其利用训练好的入侵检测模型检测CAN总线。
本发明先为所有数据帧分配一段固定比特流，通过信号采样，从固定比特流部分的信号提取时域和频域上特征，最后结合装袋决策树算法，定位恶意ECU，利用监督学习实现车载CAN总线入侵检测。
附图说明
图1是流程示意图
图2是袋装决策树模型示意图
具体实施方式
结合以下具体实施例和附图，对发明作进一步的详细说明。实施本发明的过程、条件、实验方法等，除以下专门提及的内容之外，均为本领域的普遍知识和公知常识，本发明没有特别限制内容。
通过传统方法在车载CAN总线的网关上部署训练好的入侵检测系统，使用数据帧扩展格式，在扩展标识符域设定固定比特流，通过采样从CAN总线中获取消息在扩展标识符域的信号电平。所诉方法的入侵检测系统包含一个基于装袋决策树算法的分类器。
因为硬件和制造过程的不完全相同性，使得每个ECU即使发送完全相同的消息，其比特流产生的电平信号也会存在微小差异，这种设备差异导致的信号不一致性是不可复制的，利用其对ECU进行标识。通过信号特征匹配，判断CAN总线上的消息是否来自合法的ECU，从而实现异常检测。
所述方案使用了6个时域参量和3个频域参量，用向量x表示采样信号在时域上的表征，N表示向量x的数量，涉及的时域特征如下：
1)均值：
Figure BDA0002180514880000051
2)标准差：
Figure BDA0002180514880000052
3)平均差：
Figure BDA0002180514880000053
4)倾斜度：
Figure BDA0002180514880000054
5)峰度：
Figure BDA0002180514880000055
6)均方根振幅：
Figure BDA0002180514880000056
通过傅里叶变换(FFT)将采样信号变换到频域，用向量y表示采样信号在频域上的表征，N表示向量y的数量，ym和yf分别表示幅度和频率，涉及的频域特征如下：
1)矩心：
Figure BDA0002180514880000057
2)熵：
Figure BDA0002180514880000058
3)不均度：
Figure BDA0002180514880000059
所述的一种基于信号特性标识ECU，利用监督学习实现对车载CAN总线入侵检测的方法具体实现步骤如下：
步骤1：分配比特流：将18比特的扩展标识符域用完全相同的比特串进行填充，保证CAN总线上每个数据帧的扩展标识符是相同的比特流。
步骤2：数据收集：在汽车电子系统无入侵异常的情况下，对ECU通信时产生的信号进行采样，得到样本数据集S，并将属于同一个信号的样本划分到同一个子集Si。
步骤3：数据预处理：从每一个信号的样本Si中提取报文ID作为标签，并截取扩展标识符域的信号；
步骤3.1：解析信号样本Si得到报文数据，从数据中提取ID作为标签Li；
步骤3.2：仅针对扩展标识符域，从信号样本Si中直接截取得到扩展标识符域的信号样本Si′。
步骤4：获取数据集：从信号样本Si′中提取特征，组合对应标签Li得到数据集；
步骤4.1：计算信号样本Si′在时域上的平均值、标准差、平均差、倾斜度、峰度、均方根振幅和在频域上的矩心、熵和不均度作为特征，依次记作
Figure BDA0002180514880000061
步骤4.2：将
Figure BDA0002180514880000062
作为特征向量用于模型训练。
步骤5：使用装袋决策树算法学习提取到的特征；
步骤5.1：设定决策树dTree的数量t，每棵dTree训缓所需的样本个数n和阈值ε；
步骤5.2：构建dTree；
步骤5.2.1：对样本S′随机采样，采样尺寸为n，采样得到子集D，用于构建dTree；
步骤5.2.2：如果D中所有的样本全属于同一类别Ck，则置dTree为单结点树，并将Ck作为该结点的类，返回dTree；
步骤5.2.3：如果特征集为空集，或者D中样本在特征集中取值相同，则置dTree为单结点树，并将D中样本数最大的类Ck作为该结点的类，返回dTree；
步骤5.2.4：否则，计算特征集中各特征对D的信息增益比，选择信息增益比最大的特征fg；
步骤5.2.4.1：用pk表示D中第k类样本所占比例(k＝1，2，…，m)，计算D的信息熵
Figure BDA0002180514880000063
步骤5.2.4.2：将D按特征a进行划分，划分出v个子集，计算属性a对D划分得到的信息增益
Figure BDA0002180514880000064
步骤5.2.4.3：计算特征a对D的信息增益比
Figure BDA0002180514880000071
Figure BDA0002180514880000072
步骤5.2.4.4：重复上两步，计算各特征对D的信息增益比，选择最大者作为特征fg；
步骤5.2.5：如果fg的信息增益比小于阈值ε，则置dTree为单结点树，并将D中样本数最大的类Ck最为该结点的类，返回T；
步骤5.2.6：否则，对fg的每一个可能值ai，依fg＝ai分割为子集若干非空Di，将Di中样本数最大的类Ck作为标记，构建子结点，由结点及子结点构成dTree，返回dTree；
步骤5.2.7：对于结点i，以Di为训练集，以除去fg剩下的特征为特征集，递归地调用步骤5.2.2到步骤5.2.6，得到子树dTreei，返回dTreei。
步骤5.3：循环步骤5.2，直到建立t棵dTree，返回装袋决策树作为分类器；
步骤6：利用训练好的入侵检测模型检测CAN总线；
步骤6.1：对待检测的信号进行采样，得到样本St，解析得到报文数据，从数据中提取ID作为待测标识Lt；
步骤6.2：从样本St截取扩展标识符域信号St′；
步骤6.3：如步骤4.1，从St′中提取9个特征，并输入分类器进行检测；
步骤6.3.1：t棵决策树dTree进行分类，得到t个分类预测结果r1，r2，…，rt；
步骤6.3.2：根据多数投票制，选择r1，r2，…，rt出现频率最高的预测结果作为装袋决策树的输出r。
步骤6.4：如果Lt与r不一致，则输出异常，并报告与报文ID为r相关的ECU出现异常；否则输出正常。
至此，关于一种利用信号特性标识ECU，并基于监督学习对车载CAN总线入侵检测方案执行完毕。
本发明提出的基于ECU信号特征标识符的车载入侵检测方法，车内电子控制单元(ECU)通信会使CAN总线中产生电平变化，这些电平变化隐含着ECU不可复制的电子特性。所述方法考虑了硬件不一致性导致ECU产生信号的不一致特征，利用特征对ECU进行标识。通过向数据扩展帧的扩展标识符域填充一段固定相同的比特流，分析该段比特流中信号特性，提取熵等特征及报文ID，使用装袋决策树算法学习，实现能够定位标识恶意ECU的入侵检测系统。
本发明的保护内容不局限于以上实施例。在不背离发明构思的精神和范围下，本领域技术人员能够想到的变化和优点都被包括在本发明中，并且以所附的权利要求书为保护范围。

Claims (5)

1.一种基于ECU信号特征标识符的车载入侵检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：分配比特流：将18比特的扩展标识符域用完全相同的比特串进行填充，保证CAN总线上每个数据帧的扩展标识符是相同的比特流；
步骤2：数据收集：在汽车电子系统无入侵异常的情况下，对ECU通信时产生的信号进行采样，得到样本数据集S，按照不同信号将其划分，得到每个信号的信号样本Si；
步骤3：数据预处理：从每一个信号样本Si中提取报文ID作为标签，并截取扩展标识符域的信号；
步骤3.1：解析信号样本Si得到报文数据，从数据中提取ID作为标签Li；
步骤3.2：仅针对扩展标识符域，从信号样本Si中直接截取得到扩展标识符域的信号样本Si′；
步骤4：获取数据集：从信号样本Si′中提取特征，组合对应标签Li得到数据集；具体包括以下子步骤：
步骤4.1：计算信号样本Si′在时域上的平均值、标准差、平均差、倾斜度、峰度、均方根振幅和在频域上的矩心、熵和不均度作为特征，依次记作
Figure FDA0002929994300000011
步骤4.2：将
Figure FDA0002929994300000012
作为特征向量用于模型训练；
步骤5：使用装袋决策树算法训练分类器；
步骤6：利用训练好的入侵检测模型检测CAN总线；具体包括以下子步骤：
步骤6.1：对待检测的信号进行采样，得到样本St，解析得到报文数据，从数据中提取ID作为待测标识Lt；
步骤6.2：从样本St截取扩展标识符域信号St′；
步骤6.3：如步骤4.1，从St′中提取9个特征，并输入分类器进行检测；
步骤6.3.1：t棵决策树dTree进行分类，得到t个分类预测结果r1,r2,…,rt；
步骤6.3.2：根据多数投票制，选择r1,r2,…,rt出现频率最高的预测结果作为装袋决策树的输出r；
步骤6.4：如果Lt与r不一致，则输出异常，并报告与报文ID为r相关的ECU出现异常；否则输出正常。
2.根据权利要求1所述的基于ECU信号特征标识符的车载入侵检测方法，其特征在于，所述步骤5包括：
步骤5.1：设定决策树dTree的数量t，每棵决策树dTree训练所需的样本个数n和阈值ε；
步骤5.2：构建决策树dTree；
步骤5.3：循环步骤5.2，直到建立t棵dTree，返回装袋决策树作为分类器。
3.根据权利要求2所述的基于ECU信号特征标识符的车载入侵检测方法，其特征在于，所述步骤5.2包括：
步骤5.2.1：对信号样本S′随机采样，采样尺寸为n，采样得到子集D,用于构建dTree；
步骤5.2.2：如果子集D中所有的样本全属于同一类别Ck，则置dTree为单结点树，并将Ck作为该结点的类，返回dTree；
步骤5.2.3：如果特征集为空集，或者子集D中样本在特征集中取值相同，则置dTree为单结点树，并将子集D中样本数最大的类Ck作为该结点的类，返回dTree；
步骤5.2.4：否则，计算特征集中各特征对子集D的信息增益比，选择信息增益比最大的特征fg；
步骤5.2.5：如果fg的信息增益比小于阈值ε，则置dTree为单结点树，并将子集D中样本数最大的类Ck最为该结点的类，返回dTree；
步骤5.2.6：否则，对fg的每一个可能值
Figure FDA0002929994300000023
依
Figure FDA0002929994300000024
将子集D分割为若干非空子集Di，将Di中样本数最大的类Ck作为标记，构建子结点，由结点及子结点构成dTree，返回dTree；
步骤5.2.7：对于结点
Figure FDA0002929994300000025
以
Figure FDA0002929994300000026
为训练集，以除去fg剩下的特征为特征集，递归地调用步骤5.2.2到步骤5.2.6，得到子树dTreei，返回dTreei。
4.根据权利要求3所述的基于ECU信号特征标识符的车载入侵检测方法，其特征在于，
步骤5.2.4.1：用pk表示子集D中第k类样本所占比例(k＝1，2，…，m)，计算子集D的信息熵
Figure FDA0002929994300000021
步骤5.2.4.2：将子集D按特征a进行划分，划分出v个子集，计算属性a对子集D划分得到的信息增益
Figure FDA0002929994300000022
步骤5.2.4.3：计算特征a对D的信息增益比
Figure FDA0002929994300000031
Figure FDA0002929994300000032
步骤5.2.4.4：重复上两步，计算各特征对子集D的信息增益比,选择信息增益比最大者作为特征fg。
5.一种基于ECU信号特征标识符的车载入侵检测系统，其特征在于，采用如权利要求1-4之任一项所述的基于ECU信号特征标识符的车载入侵检测方法，所述系统包括：
分配比特流模块，用于将18比特的扩展标识符域用完全相同的比特串进行填充，保证CAN总线上每个数据帧的扩展标识符是相同的比特流；
数据收集模块，用于在汽车电子系统无入侵异常的情况下，对ECU通信时产生的信号进行采样，得到样本数据集S，按照不同信号将其划分，得到每个信号的信号样本Si；
数据预处理模块，用于从每一个信号样本Si中提取报文ID作为标签，并截取扩展标识符域的信号；
获取数据集模块，用于从扩展标识符域的信号样本Si′中提取特征，组合对应标签Li得到数据集；
分类器训练模块，其使用装袋决策树算法训练分类器；
检测模块，其利用训练好的入侵检测模型检测CAN总线。
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