[发明专利]一种智能网联汽车的信息安全测试方法、系统及存储介质

说明书

本发明公开了一种智能网联汽车的信息安全测试方法、系统及存储介质，涉及汽车安全技术领域。具体步骤为：在预设时间段内获取车辆状态数据；将所述车辆状态数据输入训练好的神经网络安全检测模型中，检测汽车的安全状态，输出安全检测结果；通过所述安全检测结果评定汽车信息安全等级，针对不同的所述汽车信息安全等级采取不同的防御措施。本发明通过神经网络算法检测汽车的安全状态，并对汽车安全测试结果进行等级的评估，以便用户根据不同等级的安全测试结果进行修复、更新、优化等操作，减少汽车中的安全隐患，从而提高汽车信息的安全性。

技术领域

本发明涉及汽车安全技术领域，更具体的说是涉及一种智能网联汽车的信息安全测试方法、系统及存储介质。

背景技术

随着互联网技术在各行各业中的大范围应用，汽车互联网技术已经走向成熟。人们借助各种网络通信技术实现了对汽车的更多控制，例如导航定位，“车、人、路”三方通信等功能；智能网联汽车的发展为人们生活带来了各种便利，由于汽车中集成了多种不同功能的软、硬件，每个部件之间存在着高度的互联，某一部分出现执行恶意行为的情况，都可能会导致汽车系统的瘫痪，暴露出了汽车容易被远程攻击、恶意控制的安全隐患。在现有技术中，汽车产商和科研机构大致提供了7类技术来改善车联网的信息安全，其中安全性最高的是联网时通过SSL标准保护数据安全，通过证书来实现身份认证，但是SSL源码比较大，而且对每一辆车通过证书来验证目前不具备可行性，所以，针对智能网联汽车CAN总线信息安全，还未形成成熟的汽车信息安全测试方法、测试工具和测试体系。因此，对汽车信息进行安全测试已经成为亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种智能网联汽车的信息安全测试方法、系统及存储介质，以解决背景技术中存在的问题。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种智能网联汽车的信息安全测试方法，具体步骤包括如下：

在预设时间段内获取车辆状态数据；

将所述车辆状态数据输入训练好的神经网络安全检测模型中，检测汽车的安全状态，输出安全检测结果；

通过所述安全检测结果评定汽车信息安全等级，针对不同的所述汽车信息安全等级采取不同的防御措施。

可选的，所述车辆状态数据为车载控制器局部网络CAN上的流量数据。

可选的，训练所述神经网络安全检测模型的步骤为：

收集包含异常的车载CAN数据包，并对所述数据包进行标记，正常数据包标记为“1”，异常数据包标记为“0”；

对所述数据包进行预处理，转化为用于训练模型的特征向量；

构建卷积神经网络模型；

利用所述特征向量训练所述卷积神经网络模型，得到所述神经网络安全检测模型。

可选的，所述神经网络安全检测模型包括输入层、输出层、隐藏层；其中，第一层为输入层；第二层和第三层为隐藏层，用ReLU函数作为激活函数；第四层为输出层，使用Sigmoid函数作为激活函数。

可选的，通过所述安全检测结果评定汽车信息安全等级的过程为：

根据所述安全检测结果解析汽车安全的测试类型；

将所述安全检测结果及所述测试类型与预设的汽车安全等级进行匹配，所述预设的汽车安全等级为根据不同安全测试结果及不同测试类型配置的安全等级；

若匹配成功，则将匹配的汽车安全等级确定为汽车的安全测试等级。

可选的，还包括根据不同的所述汽车信息安全等级进行不同程度的预警。

另一方面，提供一种智能网联汽车的信息安全测试系统，包括依次相连的数据采集模块、安全检测模块、等级评估模块；其中，