[发明专利]一种基于感染传播模型的车联网信息安全风险传播控制方法

说明书

本发明公开了一种基于感染传播模型的车联网信息安全风险传播控制方法，包括以下步骤：步骤一，建立基于V2V通信的集成三层网络框架：交通流网络、车辆间通信网络和信息流网络；步骤二，建立针对交通流网络的用于描述车辆物理特征的交通流模型；步骤三，针对网络层，引入SIR传染病传播模型，刻画车载网络恶意信息的传播；步骤四，根据车辆风险传播模型，确定环境中易感染车辆、感染车辆和恢复状态车辆的数目，获得车辆的感染规模。本发明的基于感染传播模型的车联网信息安全风险传播控制方法，通过步骤一至步骤四的设置，便可有效的基于感染模型来实现对于车联网信息安全风险的传播控制了。

技术领域

本发明涉及一种传播控制方法，更具体的说是涉及一种基于感染传播模型的车联网信息安全风险传播控制方法。

背景技术

随着移动计算和无线通信技术的飞速发展，智能交通系统(ITS)出现了新的机遇。车辆、路侧设施等智能化水平的不断提升，使得联网车辆的新兴技术允许在车辆之间交换或共享诸如速度，位置和方向的信息。然而，在车联网环境中，不同车型的汽车电子电器架构与行驶功能特性具有较大差异，网络安全威胁与功能安全危险共同作用，并呈现协同交叉影响。智能网联汽车的数据安全、通信安全和系统功能安全已经成为智慧交通系统发展的关键——不仅存在车辆信息泄露的可能性，甚至存在联网车辆被大规模控制，造成重大社会事件的巨大风险。在智能网联汽车给用户带来交换用于拥堵和危险警告等信息及个性化娱乐服务的同时也为病毒入侵提供了可乘之机。例如，攻击者可能利用车对车 (V2V)通信网络的漏洞来感染相邻车辆。此外，病毒可通过车辆间通信传播以侵犯用户的隐私，或直接改变车辆运动。基于此，伴随车辆间信息的传输大面积扩散，轻则引发车主隐私信息泄露，重则非法控制干扰车辆正常行驶，危及生命安全和财产安全，产生严重的安全威胁。

目前大多数研究没有具体分析安全威胁成功的可能性，而是将概率设置为某个固定值，而病毒感染的可能性直接影响安全威胁传播的速度和程度。同时，常见的经典流行病毒传播模型有SI模型、SIS模型和SIR模型三种。在SI (susceptible—infected)模型里,个体一旦被感染就会永久处于被感染状态；SIS(susceptible—infected—susceptible)模型是一种简单的流行病模型，用于表征计算机病毒的传播，但不能用于计算机病毒免疫力的计算。具有免疫框架的模型通常被称为SIR(susceptible—infected—recovered、易感染-感染-免疫)模型。当病毒从宿主中移除时，宿主永远不会感染相同类型的病毒，表示感染者在治愈后可以获得终身免疫力。因此，如何选用传染模型并明确车联网中网联车辆的安全攻击成功率以及传播可能性，如何防止安全威胁在车联网中传播仍然是一个挑战。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于感染传播模型的车联网信息安全风险传播控制方法，利用SIR传染病模型来刻画汽车网络安全威胁情况下恶意信息的传播，通过路侧边缘设施对移动网络病毒传播进行抑制，防止对网络造成进一步威胁，开展相应安全控制策略。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种基于感染传播模型的车联网信息安全风险传播控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一，建立基于V2V通信的集成三层网络框架：交通流网络、车辆间通信网络和信息流网络；

步骤二，建立针对交通流网络的用于描述车辆物理特征的交通流模型；

步骤三，针对网络层，引入SIR传染病传播模型，刻画车载网络恶意信息的传播；

步骤四，根据车辆风险传播模型，确定环境中易感染车辆、感染车辆和恢复状态车辆的数目，获得车辆的感染规模，当感染规模扩大时，通过控制网联车的渗透率和其通信范围来控制传播速度，并通过路侧设施将相应信息分发给其他不同路侧设备和车端设备，通过OTA空中下载技术远程升级服务器上的补丁，进而抑制并消除相关恶意信息。