[发明专利]用来阻止中继攻击的数字钥匙和系统

说明书

本发明的目的在于用于训练用来阻止中继攻击的机器学习模型（200）的计算系统（100）。本发明还包括能够基于预训练的机器学习模型（200'）来控制以非接触方式开启或关闭对道路车辆的访问的便携式电子装置（310）。本发明的一般原理是基于使用智能手机（英语为“smartphone”，智能电话）作为访问道路车辆的数字钥匙。本发明借助于机器学习（英语为“machine learning”）来训练学习模型，所述学习模型能够预测此类智能手机在其接近或远离道路车辆时的运动。随后，只有在道路车辆接收到使智能手机运动的信息时才授权对道路车辆的访问。

技术领域

本发明涉及对通过便携式电子装置的访问（accès）进行控制的领域。更具体地说，本发明涉及用于训练用来阻止中继攻击的机器学习模型的计算系统。本发明还涉及能够基于预训练的机器学习模型来控制以非接触方式开启或关闭对道路车辆的访问的便携式电子装置。

背景技术

许多较新的车辆具有无钥匙进入系统，该系统使得车主能够以非接触方式开启车辆。在这种情况下，车辆检测到电子钥匙发射的无线电信号，并在信号得到认证时开启车门。

然而，这些车辆对中继攻击（英语为“relai attack”）很敏感，中继攻击包括通过信号中继器来中继电子钥匙发射的信号，从而通过使车辆相信电子钥匙在附近而完全绕过加密和安全协议。在实践中，只需在车主附近（例如在车主家的前门附近）放置天线并将截获的电子钥匙信号转发给处于车辆旁边的同伙，同伙即可开启并起动车辆。

迄今为止，针对此类攻击存在的少量解决方案需要将电子钥匙放置在法拉第笼内，如微波炉或冰箱内。这并不令人满意。

因此，本发明旨在缓解上述缺陷。

发明内容

为此，本发明的第一方面涉及一种用于训练机器学习模型的计算系统。

本发明的第二方面涉及一种便携式电子装置。

最后，本发明的第三方面涉及一种道路车辆。

这样，本发明涉及一种用于训练用来阻止中继攻击的机器学习模型的计算系统。该系统包括：

- 多个第一便携式电子装置，每个第一便携式电子装置预备由用户携带并且每个第一便携式电子装置包括：

o 第一无线收发器，其用于发射信标信号，以及

o 第一采集模块，其用于在至少一个采集会话期间采集与第一便携式电子装置的运动有关的信号，

- 至少第一道路车辆，包括：

o 第二无线收发器，其用于接收信标信号，以及

o 第一处理器，其用于根据信标信号以非接触方式开启或关闭对第一道路车辆的至少一个访问，

- 机器学习服务器，其用于基于来自采集模块的信号来训练机器学习模型，

其中，机器学习服务器预备：

- 获得由每个第一采集模块生成的信号，所述信号是在第一处理器开启或关闭对第一道路车辆的访问时响应于用户使相关联的第一便携式电子装置运动而生成的，

- 针对每个采集会话，基于采集的信号计算第一便携式电子装置的方向向量，

- 针对每个采集会话，将方向向量与第一预定义信息相关联，第一预定义信息指示第一便携式电子装置向第一道路车辆的方向移动或者指示第一便携式电子装置向与第一道路车辆相反的方向移动，

- 针对每个采集会话，基于采集的信号和第一预定义信息创建特征向量，以及

- 根据全部或部分特征向量将监督分类算法应用于机器学习模型。