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基于增量学习的车联网恶意位置攻击检测研究
被引量：
3
1
作者
江荣旺
魏爽
+1 位作者
龙草芳
杨明
《信息安全研究》
CSCD
北大核心
2024年第3期268-276,共9页
近年来,车辆恶意位置攻击检测中主要使用深度学习技术.然而,深度学习模型训练耗时巨大、参数众多,基于深度学习的检测方法缺乏可扩展性,无法适应车联网不断产生新数据的需求.为了解决以上问题,创新地将增量学习算法引入车辆恶意位置攻...
近年来,车辆恶意位置攻击检测中主要使用深度学习技术.然而,深度学习模型训练耗时巨大、参数众多,基于深度学习的检测方法缺乏可扩展性,无法适应车联网不断产生新数据的需求.为了解决以上问题,创新地将增量学习算法引入车辆恶意位置攻击检测中,解决了上述问题.首先从采集到的车辆信息数据中提取关键特征;然后,构建恶意位置攻击检测系统,利用岭回归近似快速地计算出车联网恶意位置攻击检测模型;最后,通过增量学习算法对恶意位置攻击检测模型进行更新和优化,以适应车联网中新生成的数据.实验结果表明,相比SVM,KNN,ANN等方法具有更优秀的性能,能够快速且渐进地更新和优化旧模型,提高系统对恶意位置攻击行为的检测精度.
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关键词
车联网
恶意
位置
攻击
检测
增量学习
深度学习
机器学习
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职称材料
一种基于RSSI的智能家居环境Evil-Twin攻击的检测方法
被引量：
5
2
作者
房鼎益
祁生德
+2 位作者
汤战勇
陈晓江
顾元祥
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第8期1764-1778,共15页
Wi-Fi正在为各种各样的设备提供网络连接,但因其网络标识(SSID,BSSID)易被伪造,攻击者很容易伪造出普通用户无法识别的Evil-Twin AP并进行其他高级攻击.本文利用智能家居中AP位置稳定的特点,提出了基于RSSI的Evil-Twin攻击检测方法,它...
Wi-Fi正在为各种各样的设备提供网络连接,但因其网络标识(SSID,BSSID)易被伪造,攻击者很容易伪造出普通用户无法识别的Evil-Twin AP并进行其他高级攻击.本文利用智能家居中AP位置稳定的特点,提出了基于RSSI的Evil-Twin攻击检测方法,它由单位置检测和多位置协同检测两种方案组成.该方法将Evil-Twin攻击检测问题转化为AP位置检测问题,两种方案都需要先在安全环境中构建指纹库.单位置检测时,确定当前检测到的目标AP与检测器之间的距离,并与指纹库中的安全距离进行比较,判断其安全性;多位置协同检测时,则先通过参考AP进行室内定位,确定检测设备的位置,然后反向定位确定当前检测到的目标AP与检测设备之间的距离,并与指纹库中该位置处的安全距离进行比较,判断其安全性.成功解决了基于AP硬件特征或流量特征的检测方法易被绕过的问题.该方法与已有的检测方法相比,检测设备不连入网络时依然可以成功检测,且无需加入专业的检测设备.实验结果显示,单位置检测方案将延迟时间降低至20s,且检测正确率达到98%,使用多位置协同检测时,正确率也达到90%.
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关键词
智能家居
邪恶双胞胎
无线网络
攻击位置检测
伪造AP
信号强度
物联网
传感器网络
信息物理融合系统
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职称材料
题名
基于增量学习的车联网恶意位置攻击检测研究
被引量：
3
1
作者
江荣旺
魏爽
龙草芳
杨明
机构
三亚学院
容淳铭院士工作站
出处
《信息安全研究》
CSCD
北大核心
2024年第3期268-276,共9页
基金
海南省自然科学基金青年项目(620QN287,621QN0901)
海南省自然科学基金高层次人才项目(621RC602)
+3 种基金
三亚学院重大专项课题(USY22XK-04)
三亚学院校级项目(USYYB22-07)
海南省重点研发项目(ZDYF2023GXJS007)
海南省教育厅重点科研项目(Hnky2023ZD-14)。
文摘
近年来,车辆恶意位置攻击检测中主要使用深度学习技术.然而,深度学习模型训练耗时巨大、参数众多,基于深度学习的检测方法缺乏可扩展性,无法适应车联网不断产生新数据的需求.为了解决以上问题,创新地将增量学习算法引入车辆恶意位置攻击检测中,解决了上述问题.首先从采集到的车辆信息数据中提取关键特征;然后,构建恶意位置攻击检测系统,利用岭回归近似快速地计算出车联网恶意位置攻击检测模型;最后,通过增量学习算法对恶意位置攻击检测模型进行更新和优化,以适应车联网中新生成的数据.实验结果表明,相比SVM,KNN,ANN等方法具有更优秀的性能,能够快速且渐进地更新和优化旧模型,提高系统对恶意位置攻击行为的检测精度.
关键词
车联网
恶意
位置
攻击
检测
增量学习
深度学习
机器学习
Keywords
VANET
location attack detection
incremental learning
deep learning
machine learning
分类号
TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
一种基于RSSI的智能家居环境Evil-Twin攻击的检测方法
被引量：
5
2
作者
房鼎益
祁生德
汤战勇
陈晓江
顾元祥
机构
西北大学信息科学与技术学院
西北大学-爱迪德信息安全联合实验室
爱迪德技术(北京)有限公司
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第8期1764-1778,共15页
基金
国际科技合作与交流计划(2015KW-003)
国家自然科学基金(61672427
+2 种基金
61272461
61202393)
省教育厅产业化培育项目(2013JC07)资助~~
文摘
Wi-Fi正在为各种各样的设备提供网络连接,但因其网络标识(SSID,BSSID)易被伪造,攻击者很容易伪造出普通用户无法识别的Evil-Twin AP并进行其他高级攻击.本文利用智能家居中AP位置稳定的特点,提出了基于RSSI的Evil-Twin攻击检测方法,它由单位置检测和多位置协同检测两种方案组成.该方法将Evil-Twin攻击检测问题转化为AP位置检测问题,两种方案都需要先在安全环境中构建指纹库.单位置检测时,确定当前检测到的目标AP与检测器之间的距离,并与指纹库中的安全距离进行比较,判断其安全性;多位置协同检测时,则先通过参考AP进行室内定位,确定检测设备的位置,然后反向定位确定当前检测到的目标AP与检测设备之间的距离,并与指纹库中该位置处的安全距离进行比较,判断其安全性.成功解决了基于AP硬件特征或流量特征的检测方法易被绕过的问题.该方法与已有的检测方法相比,检测设备不连入网络时依然可以成功检测,且无需加入专业的检测设备.实验结果显示,单位置检测方案将延迟时间降低至20s,且检测正确率达到98%,使用多位置协同检测时,正确率也达到90%.
关键词
智能家居
邪恶双胞胎
无线网络
攻击位置检测
伪造AP
信号强度
物联网
传感器网络
信息物理融合系统
Keywords
smart home
evil-twin attack
wireless networks
attack position detection
fake AP
RSSI
Internet of Things
sensor networks
Cyber-Physical System
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于增量学习的车联网恶意位置攻击检测研究
江荣旺
魏爽
龙草芳
杨明
《信息安全研究》
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
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职称材料
2
一种基于RSSI的智能家居环境Evil-Twin攻击的检测方法
房鼎益
祁生德
汤战勇
陈晓江
顾元祥
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
5
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职称材料
已选择
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引证文献
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