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中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 2023年第11期 8-11页

作者：孙志朋吴名芝蒋金鑫刘登程南昌智能新能源汽车研究院江西南昌330038

现如今我们处于一个万物互联的环境和背景之下,物联网信息产业得到飞速发展,各项关键技术也不断突破,基于多网融合、智能技术的智能网联汽车产品进入到广大人民群众的日常生产生活当中,这极大地为大众的生产生活提供了众多便利,驾车体... 详细信息

现如今我们处于一个万物互联的环境和背景之下,物联网信息产业得到飞速发展,各项关键技术也不断突破,基于多网融合、智能技术的智能网联汽车产品进入到广大人民群众的日常生产生活当中,这极大地为大众的生产生活提供了众多便利,驾车体验也在不断提高,因此直到目前为止,智能网联汽车被公认为是汽车产业未来的一个重点发展方向。而伴随着智能网联汽车逐渐成为了主流产品,网络信息安全问题也伴随而来,轻则导致汽车的正常使用受到负面影响,严重情况下则会导致汽车驾驶者的人身财产安全和社会交通运输安全得不到有效保障。针对这一问题,保护智能网联汽车的车载CAN总线信息安全就变得十分重要和必要,也是智能网联汽车研发工作中的一个重点工作内容。因此,在本文中就将针对基于智能网联汽车的CAN总线攻击与防御检测技术进行探究和分析。

关键词：智能网联智能汽车 CAN总线攻击防御检测检测技术

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电力信息物理系统网络攻击与防御研究综述(二)检测与保护

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电力系统自动化 2019年第10期43卷 1-9,18页

作者：汤奕李梦雅王琦倪明东南大学电气工程学院江苏省南京市210096 南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司) 江苏省南京市211106 国电南瑞科技股份有限公司江苏省南京市211106 智能电网保护和运行控制国家重点实验室江苏省南京市211106

从针对电力信息物理系统(电力CPS)网络攻击的检测和保护两个方面,对当前国内外研究进行了梳理和归纳,发掘相关研究问题的本质和目的。在检测方面,介绍了基于偏差和特征的防御检测实现思路及其在信息侧和物理侧的实践方法;在保护方面,介... 详细信息

从针对电力信息物理系统(电力CPS)网络攻击的检测和保护两个方面,对当前国内外研究进行了梳理和归纳,发掘相关研究问题的本质和目的。在检测方面,介绍了基于偏差和特征的防御检测实现思路及其在信息侧和物理侧的实践方法;在保护方面,介绍了以被动防御为主的信息侧保护方法和基于资源配置和校正控制的物理侧保护方法。在现有研究基础上,对电力CPS网络攻击的检测和保护领域关键技术进行了提炼,并对未来研究方向进行了展望。

关键词：电力信息物理系统网络攻击防御检测防御保护

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基于源端检测的DDoS防御机制

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计算机工程 2007年第19期33卷 150-151,157页

作者：韩竹范磊李建华上海交通大学电子工程系上海200240

提出了一种新型的基于源端检测的DDoS防御机制。它能够比较精确地识别DDoS攻击数据流,对DDoS攻击进行有效地防御,同时不会对网络性能造成比较大的影响,不会影响用户对网络的正常使用。讨论了如何在Windows平台上的具体实现,给出了具体... 详细信息

提出了一种新型的基于源端检测的DDoS防御机制。它能够比较精确地识别DDoS攻击数据流,对DDoS攻击进行有效地防御,同时不会对网络性能造成比较大的影响,不会影响用户对网络的正常使用。讨论了如何在Windows平台上的具体实现,给出了具体实验分析。

关键词： DDoS 源端防御检测

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面向电力SCADA系统的FDIA检测方法综述

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中国电机工程学报 2023年第22期43卷 8602-8621页

作者：杨玉泽刘文霞李承泽刘耕铭张帅张艺伟新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 北京市昌平区102206

信息通信技术的发展和智能设备的引入使电力系统逐渐演变为电力信息物理系统,而信息层与物理层之间的深度耦合也加剧了电力系统遭受网络攻击的风险。虚假数据注入攻击(false data injection attack,FDIA)作为一种兼具隐蔽性、灵活性和... 详细信息

信息通信技术的发展和智能设备的引入使电力系统逐渐演变为电力信息物理系统,而信息层与物理层之间的深度耦合也加剧了电力系统遭受网络攻击的风险。虚假数据注入攻击(false data injection attack,FDIA)作为一种兼具隐蔽性、灵活性和攻击导向性的网络攻击方式,对电力数据采集与监控(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统的安全稳定构成很大威胁。为应对这一威胁挑战,学者们研究了各种各样的FDIA检测方法。该文对面向电力SCADA系统的FDIA检测方法进行综述,首先介绍了FDIA的攻击原理及构建方法,梳理了FDIA检测算法的发展历程,并按照模型驱动和数据驱动对算法进行了分类整理,针对模型驱动中的基于状态估计、图论、物理特性等检测方法和数据驱动中的有监督学习、无监督学习、半监督学习、对抗博弈学习和强化学习等检测方法分别进行了机理分析;然后对比分析了相关算法的检测性能、优缺点及其适用场景;最后,对FDIA检测防御的后续研究方向进行了展望。

关键词：电力数据采集与监控系统虚假数据注入攻击防御检测状态估计数据驱动

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基于图像变换的对抗样本检测技术研究

基于图像变换的对抗样本检测技术研究

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作者：涂玲江西师范大学

学位级别：硕士

随着深度学习的迅速发展和广泛应用的巨大成功,它正被应用于许多安全关键环境中,并且已经成为从自动驾驶汽车到监控和安全等应用领域的的主力。然而最近发现,深层神经网络容易受到对抗样本攻击。具体来说,对抗样本是添加微小干扰,精心... 详细信息

随着深度学习的迅速发展和广泛应用的巨大成功,它正被应用于许多安全关键环境中,并且已经成为从自动驾驶汽车到监控和安全等应用领域的的主力。然而最近发现,深层神经网络容易受到对抗样本攻击。具体来说,对抗样本是添加微小干扰,精心设计形成的输入样本,对于我们人眼来说,所谓的微小扰动往往小到难以察觉,但却能完全愚弄深度学习模型,判定该对抗样本为错误类别。如今各种各样的攻击方法层出不穷,为了保证深度学习应用领域的安全,针对深度学习中的对抗样本攻击,目前主要的防御方法可以从模型和数据两方面进行分类。模型层面又可以分为修改网络和使用附加网络,数据层面主要是指在学习过程中修改训练过程或者修改的输入样本。通过研究发现,对抗样本经过一些图像变换操作以后,可以破坏对抗样本的效果,使其对深度网络效应发生变化。根据这一特性,我们提出一种基于图像变换的对抗样本检测方法。我们将数据集图像作为原始图像,首先对神经网络识别器生成对抗样本,使其能成功被对抗样本欺骗。然后我们对原始图像和对抗样本进行相同的图像变换操作,本文中主要使用三种图像变换技术,将变换前后的样本输入模型,得到变换前后的每组预测值,作为训练SVM分类器的输入特征向量。当我们对对抗样本进行图像变换技术得到的预测差值并将其交给训练好的SVM分类器,以帮助SVM分类器正确检测出对抗样本。本文的主要工作有:1、提出一种基于多种图像变换技术的对抗样本检测方法,考虑到对抗样本对某一种图像变换技术具有很高的敏感性,本文方法将多种图像变换技术结合,通过提取的特征向量,训练一个能成功检测出对抗样本的SVM分类器。2、构建对抗样本数据集,我们使用三种比较典型的对抗样本攻击算法分别是FGSM、DeepFool和CW算法,在图像分类任务中的三种常见数据集,MINST数据集,CIFAR-10数据集和ImageNet数据集上进行,构建不同攻击算法下的对抗样本数据集。

关键词：深度学习对抗样本防御检测 CNN

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