[论文解读] An Overview of Attacks and Defences on Intelligent Connected Vehicles
这个综述编目了对智能互联车辆的安全攻击并评估防御措施，将它们分为四类并概述未来的研究方向。
Cyber security is one of the most significant challenges in connected vehicular systems and connected vehicles are prone to different cybersecurity attacks that endanger passengers' safety. Cyber security in intelligent connected vehicles is composed of in-vehicle security and security of inter-vehicle communications. Security of Electronic Control Units (ECUs) and the Control Area Network (CAN) bus are the most significant parts of in-vehicle security. Besides, with the development of 4G LTE and 5G remote communication technologies for vehicle-toeverything (V2X) communications, the security of inter-vehicle communications is another potential problem. After giving a short introduction to the architecture of next-generation vehicles including driverless and intelligent vehicles, this review paper identifies a few major security attacks on the intelligent connected vehicles. Based on these attacks, we provide a comprehensive survey of available defences against these attacks and classify them into four categories, i.e. cryptography, network security, software vulnerability detection, and malware detection. We also explore the future directions for preventing attacks on intelligent vehicle systems.
研究动机与目标
- 提要智能车辆系统架构与安全需求的概述。
- 识别车内与车间通信以及 VANETs 的主要攻击。
- 调研并将针对这些攻击的防御机制分为四类进行分类。
- 提出未来方向以加强智能车辆系统的安全性。
提出的方法
- 参考来自高质量来源（过去 10 年）的智能车辆系统和 VANETs 的文献。
- 将影响 ECUs、CAN 总线和 V2X 通信的攻击与漏洞进行分类。
- 将防御分为密码学、网络安全、软件漏洞检测和恶意软件检测。
- 综合未来研究方向，如轻量级认证和结合深度学习的软件定义安全。
实验结果
研究问题
- RQ1车辆系统的最新进展是什么？
- RQ2在确保车辆系统安全方面有哪些独特的研究挑战？
- RQ3主要解决方案及其优缺点是什么？
- RQ4提升安全性的前景解决方案有哪些？
主要发现
- 本文提供了智能车辆系统架构与安全需求的结构化分类法（身份验证、完整性、隐私、可用性）。
- 它对车辆网络中的攻击进行了编目，包括 DoS、DDoS、黑洞、灰洞、重放和 Sybil 攻击。
- 防御分为密码学、基于签名/异常检测、软件漏洞检测和恶意软件检测。
- 提出的未来方向包括轻量级认证、3GPP/软件定义安全，以及深度学习驱动的检测机制。
- 研究指出，与攻击相比，车内与车车通信的安全防御研究仍然不足。
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本解读由 AI 生成，并经人工编辑审核。