在控制器局域网(controller area network,CAN)总线通信中,位时序的处理关系到CAN能否正确地收发数据.基于总线标称位时间的周期结构及位同步的工作原理,提出CAN 2.0协议标称位时间的一种优化方法,即将传统的标称位时间由4个互不交叠的...在控制器局域网(controller area network,CAN)总线通信中,位时序的处理关系到CAN能否正确地收发数据.基于总线标称位时间的周期结构及位同步的工作原理,提出CAN 2.0协议标称位时间的一种优化方法,即将传统的标称位时间由4个互不交叠的段简化成3个互不交叠的段,并在此基础上提出一种基于同步状态机的CAN总线位时序处理器的设计方法,提供可编程的时间段来补偿传播延迟时间和相位漂移,并对设计的电路进行仿真与验证.结果表明,相对于CAN协议规范标称位时间的4个互不交叠的段,减少了整个位时序处理过程使用的寄存器,简化了执行位同步的步骤,能更简便地处理CAN总线通信的位时序,实现了CAN总线协议中对位定时和位同步的控制,更好地优化了CAN网络的性能.展开更多
控制器局域网(controller area network,CAN)总线协议广泛应用于车辆系统,是一种高效的标准总线,可实现所有电子控制单元(electronic control units,ECUs)之间的通信.然而,CAN总线由于缺乏安全防御功能,很容易受到攻击.针对车载入侵检...控制器局域网(controller area network,CAN)总线协议广泛应用于车辆系统,是一种高效的标准总线,可实现所有电子控制单元(electronic control units,ECUs)之间的通信.然而,CAN总线由于缺乏安全防御功能,很容易受到攻击.针对车载入侵检测提出一种自注意力机制(self-attention mechanism,SAM)增强的网格型长短时记忆(grid long short-term memory,Grid LSTM)网络,称为SALVID.SAM可以增强针对CAN总线的攻击行为特征,Grid LSTM可以有效提取时序数据的深度特征.通过从实际汽车中提取的正常CAN数据生成5个攻击数据集,包括拒绝服务(denial of service,DoS)攻击、模糊攻击、欺骗攻击、重放攻击和删除攻击,比较了具有不同模型深度的各种模型的性能,结果表明,在检测CAN总线攻击方面,SALVID具有最佳性能.该模型可以识别带有小批量特征的攻击,整体检测准确率为98.98%,这在以往的研究中是很难做到的.还设计并实现了基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)嵌入式平台的SALVID模型,并基于训练好的模型使用并行优化和量化来加速计算.实验结果表明,即使有一定程度的量化,SALVID仍然表现出98.81%的高检测准确率和1.88 ms的低时延.该研究为设计高性能实时车载入侵检测系统提供了一种新思路.展开更多
文摘在控制器局域网(controller area network,CAN)总线通信中,位时序的处理关系到CAN能否正确地收发数据.基于总线标称位时间的周期结构及位同步的工作原理,提出CAN 2.0协议标称位时间的一种优化方法,即将传统的标称位时间由4个互不交叠的段简化成3个互不交叠的段,并在此基础上提出一种基于同步状态机的CAN总线位时序处理器的设计方法,提供可编程的时间段来补偿传播延迟时间和相位漂移,并对设计的电路进行仿真与验证.结果表明,相对于CAN协议规范标称位时间的4个互不交叠的段,减少了整个位时序处理过程使用的寄存器,简化了执行位同步的步骤,能更简便地处理CAN总线通信的位时序,实现了CAN总线协议中对位定时和位同步的控制,更好地优化了CAN网络的性能.
文摘控制器局域网(controller area network,CAN)总线协议广泛应用于车辆系统,是一种高效的标准总线,可实现所有电子控制单元(electronic control units,ECUs)之间的通信.然而,CAN总线由于缺乏安全防御功能,很容易受到攻击.针对车载入侵检测提出一种自注意力机制(self-attention mechanism,SAM)增强的网格型长短时记忆(grid long short-term memory,Grid LSTM)网络,称为SALVID.SAM可以增强针对CAN总线的攻击行为特征,Grid LSTM可以有效提取时序数据的深度特征.通过从实际汽车中提取的正常CAN数据生成5个攻击数据集,包括拒绝服务(denial of service,DoS)攻击、模糊攻击、欺骗攻击、重放攻击和删除攻击,比较了具有不同模型深度的各种模型的性能,结果表明,在检测CAN总线攻击方面,SALVID具有最佳性能.该模型可以识别带有小批量特征的攻击,整体检测准确率为98.98%,这在以往的研究中是很难做到的.还设计并实现了基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)嵌入式平台的SALVID模型,并基于训练好的模型使用并行优化和量化来加速计算.实验结果表明,即使有一定程度的量化,SALVID仍然表现出98.81%的高检测准确率和1.88 ms的低时延.该研究为设计高性能实时车载入侵检测系统提供了一种新思路.
