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本文提出了一種基於時間敏感網路 (TSN) 的車載網路異常檢測系統 (NADS)，利用 TSN 的串流過濾和策略功能，在鏈路層級識別惡意流量，並透過模擬實驗驗證其有效性。
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arxiv.org
Network Anomaly Detection in Cars: A Case for Time-Sensitive Stream Filtering and Policing
文獻資訊: Philipp Meyer, Timo H¨ackel, Sandra Reider, Franz Korf, and Thomas C. Schmidt. ”Network Anomaly Detection in Cars: A Case for Time-Sensitive Stream Filtering and Policing,” Computer Networks, vol. 255, p. 110855, Dec. 2024, doi: https://doi.org/10.1016/j.comnet.2024.110855.
研究目標: 本文旨在探討如何利用時間敏感網路 (TSN) 的特性，開發一種車載網路異常檢測系統 (NADS)，以提升車聯網的安全性。
研究方法: 作者利用 IEEE 802.1Qci 標準中的每串流過濾和策略 (PSFP) 機制，設計了一個 NADS 系統，並透過模擬實驗評估其在不同攻擊情境下的檢測效能。實驗分為微觀基準測試和宏觀基準測試，前者針對七種鏈路層異常進行個別分析，後者則模擬真實車輛網路環境，並使用 CIC-IDS 2017 資料集中的攻擊樣本進行測試。
主要發現:
PSFP 能有效偵測多種鏈路層異常，包括注入、操控、重新排序和重新排程等攻擊行為。
透過結合多個 PSFP 指標，可以進一步降低誤報率，提升 NADS 的準確性。
在真實車輛網路環境中，基於 PSFP 的 NADS 展現出良好的檢測效能，且未出現任何誤報。
主要結論: 研究結果表明，基於 TSN 的 PSFP 機制可以作為車載網路異常檢測的有效工具，能夠在鏈路層級有效識別惡意流量，並提升車聯網的安全性。
研究意義: 本研究為車聯網安全領域提供了一種新的思路，利用現有的 TSN 技術實現高效且可靠的網路異常檢測，對於保障未來智慧車輛的安全運行具有重要意義。
研究限制和未來方向:
本研究主要關注鏈路層攻擊，未來可以進一步探討應用層攻擊的檢測方法。
模擬實驗的網路環境相對簡化，未來可以考慮更複雜的車聯網拓撲和攻擊情境。
统计
在模擬實驗中，完全指定的通訊矩陣實現了零誤報的異常檢測。
對於基於 TDMA 的流量，結合丟包檢測和幀丟棄統計，可以將召回率提高到 0.78 至 1.0。
在模擬的 SSH-Patator 攻擊中，所有大小超過 64 位元組的攻擊幀都被成功攔截。
在模擬的資料流攻擊中，由於流量整形機制，攻擊流量未被檢測到，但部分攻擊幀在後續網路節點被攔截。
更深入的查询
隨著 5G 技術的普及，車聯網將面臨更多來自外部網路的威脅，如何應對這些新的安全挑戰？
隨著 5G 技術的普及，車聯網 (Internet of Vehicles, IoV) 的應用將更加廣泛，但同時也將面臨更多來自外部網路的威脅，例如更大規模的 DDoS 攻擊、更隱蔽的漏洞攻擊等。為了應對這些新的安全挑戰，可以採取以下措施：
加強車載網路安全防護：
部署多層次安全防禦體系： 在車載網路中部署防火牆、入侵檢測系統 (IDS)、入侵防禦系統 (IPS) 等安全設備，構建多層次安全防禦體系，提升車載網路的整體安全防禦能力。
採用更安全的通信協議： 使用更安全的通信協議，例如 TLS/SSL 加密協議、IPsec 協議等，保障車輛與外部網路之間數據傳輸的安全性。
強化車載終端安全： 加強車載終端操作系統、應用程序的安全設計和開發，及時更新系統補丁，修復安全漏洞，防止攻擊者利用漏洞入侵車載系統。
構建車聯網安全態勢感知平台：
實時監控車聯網安全態勢： 收集、分析車聯網中各個節點的安全數據，例如車輛運行狀態、網路流量、安全事件等，實時監控車聯網安全態勢，及時發現潛在的安全威脅。
預警和應急響應： 建立車聯網安全事件預警機制，當發現安全威脅時，及時向相關部門和車輛發出預警信息，並啟動應急響應預案，採取相應措施，降低安全事件造成的損失。
加強車聯網安全技術研究：
研發新型車聯網安全技術： 加大對車聯網安全技術的研究投入，研發新型車聯網安全技術，例如基於人工智能的入侵檢測技術、基於區塊鏈的安全認證技術等，提升車聯網的整體安全防護水平。
探索 5G 車聯網安全解決方案： 深入研究 5G 技術在車聯網中的應用，探索 5G 車聯網安全解決方案，例如基於網路切片的車聯網安全隔離技術、基於邊緣計算的車聯網安全防禦技術等，為 5G 車聯網的發展提供安全保障。
完善車聯網安全法律法規和標準：
制定車聯網安全法律法規： 制定完善的車聯網安全法律法規，明確車聯網各參與方的安全責任和義務，為車聯網的健康發展提供法律保障。
建立車聯網安全標準體系： 建立健全的車聯網安全標準體系，規範車聯網產品和服務的安全要求，引導車聯網產業健康有序發展。
本文提出的 NADS 系統主要依賴預先定義的規則進行檢測，如何應對未知攻擊或攻擊者利用機器學習技術繞過規則檢測？
本文提出的基於 TSN 流量分類的網路異常檢測系統 (NADS) 的確主要依賴預先定義的規則進行檢測，這使得它在面對未知攻擊或攻擊者利用機器學習技術繞過規則檢測時存在一定的局限性。為了解決這些問題，可以考慮以下方法：
結合機器學習技術：
異常檢測： 可以將機器學習技術應用於 NADS 系統，利用機器學習算法分析網路流量數據，學習正常流量模式，並識別偏離正常模式的異常流量，從而檢測未知攻擊。
規則生成： 可以利用機器學習技術分析已知的攻擊行為，自動生成新的檢測規則，並更新到 NADS 系統中，提高系統對未知攻擊的檢測能力。
引入多源數據分析：
行為分析： 除了分析網路流量數據，還可以收集車輛的其他數據，例如車速、轉向角度、油門開度等，利用這些數據分析車輛行為，判斷車輛是否處於異常狀態，從而檢測攻擊行為。
環境感知： 可以利用車輛的傳感器數據，例如攝像頭、雷達等，感知車輛周圍環境，判斷是否存在異常情況，例如車輛被非法控制、道路環境被惡意篡改等，從而檢測攻擊行為。
動態更新規則庫：
威脅情報共享： 加入車聯網安全信息共享平台，實時獲取最新的攻擊行為和漏洞信息，並根據這些信息動態更新 NADS 系統的規則庫，提高系統對新興威脅的響應速度。
自適應學習： NADS 系統可以根據自身的運行情況和檢測結果，不斷學習和優化檢測規則，提高系統的準確性和效率。
縱深防禦策略：
多層次防禦： 即使攻擊者成功繞過 NADS 系統的檢測，也需要面對其他安全防禦措施，例如入侵防禦系統 (IPS)、安全信息和事件管理系統 (SIEM) 等，增加攻擊者的攻擊成本和難度。
安全事件響應： 建立完善的安全事件響應機制，當檢測到攻擊行為時，能夠及時採取措施，例如隔離受感染車輛、切斷攻擊路徑等，將攻擊造成的損失降到最低。
車聯網安全不僅涉及技術層面，還需要法律法規和行業標準的配合，如何構建一個完善的車聯網安全生態系統？
構建完善的車聯網安全生態系統需要政府、企業、研究機構等多方共同參與，從技術、法律法規、標準規範、產業發展等多個層面協同推進，才能有效保障車聯網安全。
加強頂層設計，完善法律法規：
明確責任主體： 出台車聯網安全相關法律法規，明確車輛製造商、零部件供應商、軟體開發商、網路運營商、服務提供商等各方的安全責任和義務，為車聯網安全提供法律保障。
規範數據安全： 制定車聯網數據安全管理辦法，明確車聯網數據收集、存儲、使用、傳輸、公開等環節的安全要求，保障車主隱私和數據安全。
完善安全認證： 建立健全車聯網安全認證體系，對車聯網產品和服務進行安全認證，確保其符合相關安全標準和要求。
制定行業標準，規範產業發展：
制定安全技術標準： 制定車聯網安全技術標準，例如車聯網安全通信協議、車聯網安全防護技術、車聯網安全測試評估方法等，引導企業開發安全可靠的車聯網產品和服務。
建立數據共享機制： 制定車聯網數據共享標準，建立車聯網數據共享機制，促進車聯網數據的合法、安全、有效流动，推動車聯網產業創新發展。
加強技術研發，提升安全能力：
鼓勵安全技術創新： 鼓勵企業、研究機構加大對車聯網安全技術的研發投入，研發新型車聯網安全技術，例如量子通信技術、人工智能安全技術等，提升車聯網的整體安全防護水平。
構建安全測試平台： 建設車聯網安全測試平台，為車聯網產品和服務提供安全測試和評估服務，促進車聯網產品和服務的安全性提升。
加強安全意識，普及安全知識：
提升企業安全意識： 提升車聯網企業的安全意識，引導企業將安全理念融入到產品設計、開發、生產、銷售、服務等各個環節，提高產品和服務的安全性。
普及車主安全知識： 向車主普及車聯網安全知識，提高車主的安全防範意識，引導車主安全使用車聯網產品和服務。
加強國際合作，共築安全防線：
加強信息共享： 加強與其他國家和地區在車聯網安全領域的信息共享和合作，共同應對跨國網路安全威脅。
制定國際標準： 積極參與車聯網安全國際標準的制定，推動建立全球統一的車聯網安全標準體系，為車聯網的全球化發展提供安全保障。
總之，構建完善的車聯網安全生態系統需要政府、企業、研究機構等多方共同努力，從技術、法律法規、標準規範、產業發展等多個層面協同推進，才能有效保障車聯網安全，促進車聯網產業健康可持續發展。
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