一种基于传染病模型的汽车网络恶意信息传播方法技术

本申请公开了一种基于传染病模型的汽车网络恶意信息传播方法，包括如下步骤：步骤一：建立智能网联汽车模型结构，所述智能网联汽车结构包括用于描述车辆物理特征的物理层和用于描述信息传播特征的网络层；步骤二：引入车辆动力学模型，针对所述物理层，使用智能驾驶模型IDM刻画所述车辆的运动；步骤三：引入传染病传播模型，针对所述网络层，使用传染病模型SIR刻画车载网络恶意信息的传播。本发明专利技术针对智能网联汽车提出了两层结构模型，在物理层研究车辆的动力学行为，在网络层研究车辆的信息感染传播行为，针对现有的车载网络恶意信息或威胁信息的传播行为进行了描述，解决了目前没有研究车载网络恶意信息传播的问题。

A Malicious Information Dissemination Method Based on Infectious Disease Model in Automobile Network

This application discloses a method of disseminating malicious information in automobile network based on infectious disease model, which includes the following steps: step 1: establishing the structure of intelligent network automobile model, which includes physical layer for describing the physical characteristics of vehicles and network layer for describing the characteristics of information dissemination; step 2: The vehicle dynamics model is introduced to describe the movement of the vehicle in the physical layer, and the intelligent driving model IDM is used to describe the movement of the vehicle. Step 3: Introduce the epidemic disease propagation model, and use the epidemic disease model SIR to depict the spread of malicious information in the vehicle network for the network layer. The invention proposes a two-tier structure model for the Intelligent Network United Vehicle, studies the dynamic behavior of the vehicle in the physical layer, studies the information infection and transmission behavior of the vehicle in the network layer, describes the propagation behavior of malicious information or threat information in the existing vehicle network, and solves the problem of malicious information in the vehicle network that has not been studied at present. The problem of information dissemination.

【技术实现步骤摘要】
一种基于传染病模型的汽车网络恶意信息传播方法
本专利技术涉及汽车网络安全
，具体涉及一种基于传染病模型的汽车网络恶意信息传播方法。
技术介绍
当前，以万物互联、大数据和人工智能为代表的新一轮科技变革方兴未艾，引领传统工业全面转型升级，促使产业格局重构。智能汽车、智能交通便是这一变革的产物。区别于传统的汽车，移动互联网汽车不仅包含用于维护汽车基本功能的传统内部网络，还包含用于移动通信的车外通信系统，用于为汽车提供车与车、车与基础设施、车与TSP(TelematicsServiceProvider)平台等通信服务。科学技术往往具有双面性，移动互联技术的应用，也使得传统的信息安全问题延伸到智能网联汽车和智能交通领域。在智能网联汽车给用户带来个性化服务及丰富娱乐体验的同时，也会引发车主隐私信息泄露、车辆被非法控制等安全问题，危及车主生命，甚至引发整个城市道路交通的紊乱。与人类流感传染病以及计算机网络病毒类似，网联化的车辆可以看作具有可感染的个体，能够接收和发送恶意信息或病毒信息。近几年，针对人类传染病和互联网的病毒传播问题，人们提出了一系列重要的传染病模型，如SI、SIS、SIR、SIRS、SEIR和SEIRS模型(S、I、E和R分别表示易感染、已感染、潜伏和恢复状态)。这些模型刻画了不同条件下的人类和计算机网络病毒传播行为。专利技术专利201510756638.2公开了一种计算机网络病毒传播行为建模方法，方法包括：网络初始化，病毒传播过程，节点检测过程，免疫与免疫失效过程，模型评价，提出免疫策略。该专利技术仅针对固定互联网的病毒传播，无法刻画车辆高速移动时车载网络病毒传播的特征。专利技术专利201710155726.X公开了一种基于传染病算法的车联网数据广播方法，在区域内，路侧单元把检测到的车辆信息发送给区域内的基站，基站整合信息后进行广播。该专利技术仅仅提出一种车联网数据广播方法，并未考虑车载网络安全威胁情况下的病毒信息传播行为。由于车辆的高度移动性，车载网络拓扑结构变化快的特点，因此，不能直接应用传统的网络病毒模型。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于传染病模型的汽车网络恶意信息传播方法，利用经典的传染病模型SIR(易感染-感染-恢复)来刻画汽车网络安全威胁情况下恶意信息的传播行为。为实现以上的技术目的，本专利技术将采取以下技术方案：一种基于传染病模型的汽车网络恶意信息传播方法，包括如下步骤：步骤一：建立智能网联汽车模型结构，所述智能网联汽车结构包括用于描述车辆物理特征的物理层和用于描述信息传播特征的网络层；步骤二：引入车辆动力学模型，针对所述物理层，使用智能驾驶模型IDM刻画所述车辆的运动；步骤三：引入传染病传播模型，针对所述网络层，使用传染病模型SIR刻画车载网络恶意信息的传播，所述传染病模型采用下式计算，其中，S,I,R分别表示处于易感染状态、已感染状态和免疫状态的数量，λ表示感染率，γ表示治愈率。所述智能驾驶模型采用下式计算，且其中，表示第i辆车的加速度,ai表示第i辆车的最大加速度,bi表示第i辆车的最大减速度,v0表示自由流状态下的最大速度,Δvij＝vj-vi表示后车j与其最近邻前车i的速度差,δ表示加速度指数项,s*表示期望的安全车距，s0表示最小的车间距，sij＝xi-xj-Li表示后车j与其前车i的净距离差,Li表示第i辆车的车长，T表示反应时间。还包括用于实现两层参数连接的无线通信信道模型，所述无线通信信道模型所用的阴影衰落模型采用下式计算，其中，β1(sij)＝η10log10(sij)dB，βth＝η10log(R)dB，R是车辆的通信半径，η是路径损耗参数。所述微观交通流模型IDM采用车载传感器获取的数据包括车辆速度、位移、车间距。还包括通过OTA空中下载技术远程升级下载远程服务器上的补丁，进而抑制并消除恶意信息。所述车载传感器包括相机、雷达、速度传感器。所述无线通信网络技术使用DSRC、LTE-V和5G。有益效果：本专利技术针对智能网联汽车提出了两层结构模型，在物理层研究车辆的动力学行为，在网络层研究车辆的信息感染传播行为，针对现有的车载网络恶意信息或威胁信息的传播行为进行了描述，解决了目前没有研究车载网络恶意信息传播的问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。图1为一种基于传染病模型的汽车网络恶意信息传播方法的一种实施例的双层示意图；图2为本专利技术一种实施例的车辆动力学模型示意图；图3为本专利技术一种实施例的信息传播模型示意图；图4为本专利技术一种实施例的总体结构模型图；图5为本专利技术一种实施例的应用流程图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本专利技术及其应用或使用的任何限制。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本专利技术的范围。同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。图1示出了一种基于传染病模型的汽车网络恶意信息传播方法的双层示意图，上层是网络层，表示信息流的传播行为；下层表示物理层，表示车辆的动力学行为，如速度和位移等。汽车通过车载环境感知器，如雷达、相机等将感知到的前向环境信息通过无线网络通道传输给其他车辆；此外，基站、云平台或者其他车辆发送的通信信息，通过网络层传输给对应车辆，车辆根据传输的控制信息进一步采取相应的车辆控制策略。如果网络层的信息是正常无干扰的信息，车辆将会正常行驶；否则，如果存在恶意信息的传播，将给车辆安全带来巨大的隐患。具体的，图2和图3分别示出了一种实施例的车辆动力学模型和恶意信息传播模型示意图。在图2仅考虑车辆的车辆动力学变化参数，如速度、位移、车间距等，这些参数值能够通过车载雷达、相机和速度传感器等获取，智能汽车能够存储这些数据，并将关键的车辆参数进行广播。针对物理层，引入传统的交通流模型刻画车辆的运动，所述专利技术使用的是微观交通流模型—智能驾驶模型IDM(IntelligentDriverMod本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于传染病模型的汽车网络恶意信息传播方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：建立智能网联汽车模型结构，所述智能网联汽车结构包括用于描述车辆物理特征的物理层和用于描述信息传播特征的网络层；步骤二：引入车辆动力学模型，针对所述物理层，使用智能驾驶模型IDM刻画所述车辆的运动；步骤三：引入传染病传播模型，针对所述网络层，使用传染病模型SIR刻画车载网络恶意信息的传播，所述传染病模型采用下式计算，

【技术特征摘要】
1.一种基于传染病模型的汽车网络恶意信息传播方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：建立智能网联汽车模型结构，所述智能网联汽车结构包括用于描述车辆物理特征的物理层和用于描述信息传播特征的网络层；步骤二：引入车辆动力学模型，针对所述物理层，使用智能驾驶模型IDM刻画所述车辆的运动；步骤三：引入传染病传播模型，针对所述网络层，使用传染病模型SIR刻画车载网络恶意信息的传播，所述传染病模型采用下式计算，其中，S,I,R分别表示处于易感染状态、已感染状态和免疫状态的数量，λ表示感染率，γ表示治愈率。2.根据权利要求1所述的一种基于传染病模型的汽车网络恶意信息传播方法，其特征在于：所述智能驾驶模型采用下式计算，且其中，表示第i辆车的加速度,ai表示第i辆车的最大加速度,bi表示第i辆车的最大减速度,v0表示自由流状态下的最大速度,Δvij＝vj-vi表示后车j与其最近邻前车i的速度差,δ表示加速度指数项,s*表示期望的安全车距，s0表示最小的车间距，sij＝xi-xj-Li表示后车j与其前车i的净距离差,Li表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴新开，王朋成，王云鹏，余贵珍，秦洪懋，周云水，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11