控制器局域网(controller area network,CAN)总线协议广泛应用于车辆系统,是一种高效的标准总线,可实现所有电子控制单元(electronic control units,ECUs)之间的通信.然而,CAN总线由于缺乏安全防御功能,很容易受到攻击.针对车载入侵检...控制器局域网(controller area network,CAN)总线协议广泛应用于车辆系统,是一种高效的标准总线,可实现所有电子控制单元(electronic control units,ECUs)之间的通信.然而,CAN总线由于缺乏安全防御功能,很容易受到攻击.针对车载入侵检测提出一种自注意力机制(self-attention mechanism,SAM)增强的网格型长短时记忆(grid long short-term memory,Grid LSTM)网络,称为SALVID.SAM可以增强针对CAN总线的攻击行为特征,Grid LSTM可以有效提取时序数据的深度特征.通过从实际汽车中提取的正常CAN数据生成5个攻击数据集,包括拒绝服务(denial of service,DoS)攻击、模糊攻击、欺骗攻击、重放攻击和删除攻击,比较了具有不同模型深度的各种模型的性能,结果表明,在检测CAN总线攻击方面,SALVID具有最佳性能.该模型可以识别带有小批量特征的攻击,整体检测准确率为98.98%,这在以往的研究中是很难做到的.还设计并实现了基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)嵌入式平台的SALVID模型,并基于训练好的模型使用并行优化和量化来加速计算.实验结果表明,即使有一定程度的量化,SALVID仍然表现出98.81%的高检测准确率和1.88 ms的低时延.该研究为设计高性能实时车载入侵检测系统提供了一种新思路.展开更多
把具有不同重要性的功能集成到一个共享平台上的混合关键级系统,是当前嵌入式系统发展的主要趋势之一.已有的混合关键级调度理论为了保证高关键级作业的完成,大多不支持关键级向下切换,在系统进入高关键级后直接放弃低关键级作业的执行...把具有不同重要性的功能集成到一个共享平台上的混合关键级系统,是当前嵌入式系统发展的主要趋势之一.已有的混合关键级调度理论为了保证高关键级作业的完成,大多不支持关键级向下切换,在系统进入高关键级后直接放弃低关键级作业的执行,这对系统中作业集的整体完成率有负面影响.为了应对这一问题,把需求边界分析理论扩展到混合关键级作业系统中,提出了作业的动态需求边界函数,以矢量的形式记录系统在运行时需求边界函数的动态变化,并相应地提出了作业的混合关键级松弛时间与系统关键级松弛时间的概念.在此基础上,提出了一种基于动态需求边界的混合关键级作业调度算法CSDDB(criticality switch based on dynamical demand boundary).该算法选择具有最小松弛时间的关键级作为执行关键级,在保证高关键级作业可调度的情况下,充分利用系统资源,尽可能地满足低关键级作业的执行.应用随机生成的任务集进行仿真实验,结果表明,与已有算法相比,CSDDB在系统关键级的保证与作业集整体完成率方面比现有算法有10%以上的提升.展开更多
文摘控制器局域网(controller area network,CAN)总线协议广泛应用于车辆系统,是一种高效的标准总线,可实现所有电子控制单元(electronic control units,ECUs)之间的通信.然而,CAN总线由于缺乏安全防御功能,很容易受到攻击.针对车载入侵检测提出一种自注意力机制(self-attention mechanism,SAM)增强的网格型长短时记忆(grid long short-term memory,Grid LSTM)网络,称为SALVID.SAM可以增强针对CAN总线的攻击行为特征,Grid LSTM可以有效提取时序数据的深度特征.通过从实际汽车中提取的正常CAN数据生成5个攻击数据集,包括拒绝服务(denial of service,DoS)攻击、模糊攻击、欺骗攻击、重放攻击和删除攻击,比较了具有不同模型深度的各种模型的性能,结果表明,在检测CAN总线攻击方面,SALVID具有最佳性能.该模型可以识别带有小批量特征的攻击,整体检测准确率为98.98%,这在以往的研究中是很难做到的.还设计并实现了基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)嵌入式平台的SALVID模型,并基于训练好的模型使用并行优化和量化来加速计算.实验结果表明,即使有一定程度的量化,SALVID仍然表现出98.81%的高检测准确率和1.88 ms的低时延.该研究为设计高性能实时车载入侵检测系统提供了一种新思路.
文摘把具有不同重要性的功能集成到一个共享平台上的混合关键级系统,是当前嵌入式系统发展的主要趋势之一.已有的混合关键级调度理论为了保证高关键级作业的完成,大多不支持关键级向下切换,在系统进入高关键级后直接放弃低关键级作业的执行,这对系统中作业集的整体完成率有负面影响.为了应对这一问题,把需求边界分析理论扩展到混合关键级作业系统中,提出了作业的动态需求边界函数,以矢量的形式记录系统在运行时需求边界函数的动态变化,并相应地提出了作业的混合关键级松弛时间与系统关键级松弛时间的概念.在此基础上,提出了一种基于动态需求边界的混合关键级作业调度算法CSDDB(criticality switch based on dynamical demand boundary).该算法选择具有最小松弛时间的关键级作为执行关键级,在保证高关键级作业可调度的情况下,充分利用系统资源,尽可能地满足低关键级作业的执行.应用随机生成的任务集进行仿真实验,结果表明,与已有算法相比,CSDDB在系统关键级的保证与作业集整体完成率方面比现有算法有10%以上的提升.
