Using discriminant analysis to detect intrusions in external communication for self-driving vehicles
Using discriminant analysis to detect intrusions in external communication for self-driving vehicles
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使用判别分析检测自动驾驶车辆外部通信的入侵
DOI：
10.1016/j.dcan.2017.03.001
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发表时间：
2017
影响因子：
7.9
通讯作者：
Alheeti K
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Alheeti K
安全系统是我们社会中部署智能车辆的必要条件。车载自组织网络的安全性对于信息和控制数据的可靠交换至关重要。在本文中，我们提出了一个智能入侵检测系统（IDS），以保护自动驾驶和半自动驾驶车辆的外部通信。该技术具有检测车载自组织网络（VANESCO）上的拒绝服务（DoS）和黑洞攻击的能力。与现有的安全系统相比，所提出的IDS的优点在于，它可以在攻击造成重大损害之前检测到攻击。入侵预测技术是基于线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA），用于预测基于观察到的车辆行为的攻击。我们使用Network Simulator 2进行模拟，以证明入侵检测系统实现了低误报率和高精度的检测。
Security systems are a necessity for the deployment of smart vehicles in our society. Security in vehicular ad hoc networks is crucial to the reliable exchange of information and control data. In this paper, we propose an intelligent Intrusion Detection System (IDS) to protect the external communication of self-driving and semi self-driving vehicles. This technology has the ability to detect Denial of Service (DoS) and black hole attacks on vehicular ad hoc networks (VANETs). The advantage of the proposed IDS over existing security systems is that it detects attacks before they causes significant damage. The intrusion prediction technique is based on Linear Discriminant Analysis (LDA) and Quadratic Discriminant Analysis (QDA) which are used to predict attacks based on observed vehicle behavior. We perform simulations using Network Simulator 2 to demonstrate that the IDS achieves a low rate of false alarms and high accuracy in detection.
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