ABSTRACT Med utvecklingen av 5G- och Internet of Vehicles-teknik har möjligheten till trådlös fjärrattack på ett fordonsbaserat nätverk bevisats av säkerhetsforskare. Anomaly detektion teknik kan effektivt lindra säkerhetshotet, som den första raden av säkerhet försvar. På grundval av detta föreslår detta dokument ett distribuerat anomali detektionssystem med hierarkiskt temporalminne (HTM) för att öka säkerheten för en fordonsstyrenhet område nätverksbuss. HTM-modellen kan förutsäga flödesdata i realtid, vilket beror på det tidigare lärandets tillstånd. Dessutom förbättrade vi den onormala poängmekanismen för att utvärdera förutsägelsen. Vi syntetiserade manuellt fältmodifiering och replay attack i datafält. Jämfört med återkommande neurala nätverk och dolda Markov-modeller visar resultaten att det distribuerade anomalidetekteringssystemet baserat på HTM-nätverk uppnår bättre prestanda i området under mottagaren som kör karakteristisk kurvpoäng, precision och recall. Nätverkssäkerhet i fordon, upptäckt av avvikelser i realtid, HTM-algoritm.
Ramverket för Hierarchical Temporal Memory (HTM) används för att upptäcka avvikelser i fordonskommunikationsnätet.
A Distributed Anomaly Detection System for In-Vehicle Network Using HTM
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}