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车辆–道路协同系统的自动化威胁情报框架
原标题：An Automated Threat Intelligence Framework for Vehicle–Road Cooperation Systems
5 分
关键词
摘要
车路协同系统（VRCSs）利用下一代互联网技术，包括5G、边缘计算和人工智能，以提高出行的流动性、舒适性和效率。车联网（IoV）生态系统作为VRCS的技术支柱，通过实现车辆、基础设施和交通管理中心之间的无缝通信和数据交换。这实现了实时、高速通信、高效的数据处理和增强的安全性，促进了自动驾驶、智能交通管理和VRCS生态系统内的无缝连接的发展。同时，网络攻击在车联网中变得更加复杂、持久、组织化和武器化。威胁情报（TI）作为一种突出的安全方法出现，以全面了解动态增长的网络威胁环境。另一方面，由于不同网络威胁来源的标签有限，建模TI是一项具有挑战性的任务。其次，大多数现有设计需要大量资源投入并使用手工制作的特征，使整个过程容易出错且耗时。为了解决这些挑战，本文提出了TIMIF，一个基于深度学习的智能车联网威胁情报建模和识别框架，并基于三个关键模块：首先，提出的TIMIF采用自动模式提取器（APE）模块从车联网中提取隐藏模式。利用其输出，我们设计了基于TI的检测（TIBD）模块来检测异常行为，并设计了TI攻击类型识别（TIATI）模块来识别攻击类型。在三个不同的公开入侵数据源上进行了广泛的实验，即HCRL-car hacking、ToN-IoT和CICIDS-2017，以说明TIMIF框架相对于一些常用基线和最先进技术的实用性。
AI理解论文
该文档介绍了一种名为TIMIF的框架，用于在物联网车辆（IoV）网络中进行威胁情报建模和识别。本文的主要目标是通过自动化模式提取和威胁检测模块来提高IoV网络的安全性。以下是该文档的主要内容和结构：
1. 问题背景与动机
物联网车辆网络的安全性是一个重要的研究领域。随着车辆联网技术的发展，网络攻击的风险也在增加。传统的安全措施难以应对复杂和动态的网络威胁，因此需要一种新的方法来自动识别和分类这些威胁。
2. TIMIF框架概述
TIMIF框架由三个主要模块组成：
- 自动化模式提取器（APE）模块：使用双向长短期记忆变分自编码器（BLSTM-VAE）算法，从IoV网络流量数据中自动提取空间特征和时间模式。
- 基于威胁情报的检测（TIBD）模块：利用双向门控循环单元（BGRU）算法检测异常实例。
- 威胁类型识别（TIATI）模块：结合扩展自注意力机制（ESA）和深度双向门控循环单元（ESA-DBGRU），识别具体的攻击类型。
3. 技术细节与方法
- BLSTM-VAE算法：该算法解决了传统变分自编码器（VAE）中的梯度消失问题，并通过双向处理保留信息。编码器将输入数据映射到隐藏的潜在变量，解码器则将其映射回原始数据。
- BGRU算法：用于检测异常行为，通过前向和后向迭代提取序列特征。
- ESA-DBGRU算法：在TIATI模块中使用，ESA机制通过评估每个样本的内在重要性来分配权重，从而提高威胁类型识别的准确性。
4. 实验设置与数据集
实验使用了三个数据集：HCRL-car hacking、ToN-IoT和CICIDS-2017。这些数据集涵盖了多种攻击类型，如拒绝服务（DoS）、僵尸网络和数据渗透等。实验采用了80%的数据用于训练，20%用于测试。
5. 性能评估与结果
- APE-TIBD模块评估：在不同数据集上评估了APE-TIBD模块的有效性，结果显示该模块在准确率、检测率和F1分数等指标上表现优异。
- TIATI模块评估：通过ESA-DBGRU算法，TIATI模块能够有效识别具体的威胁类型，进一步提高了整体检测和预测的准确性。
6. 对比与优势
TIMIF框架与传统方法和现有的最先进方法进行了比较，结果表明TIMIF在识别威胁类型方面具有更高的性能。这主要归功于其自动化模式提取和多层次威胁识别的能力。
7. 结论与未来工作
本文提出的TIMIF框架通过结合深度学习技术和自注意力机制，提供了一种有效的IoV网络安全解决方案。未来的研究可以进一步优化框架的性能，并探索其在其他物联网领域的应用潜力。
专业术语解释
- 变分自编码器（VAE）：一种生成模型，用于学习数据的潜在表示。
- 双向长短期记忆（BLSTM）：一种改进的递归神经网络，能够捕获序列数据中的长期依赖关系。
- 门控循环单元（GRU）：一种简化的递归神经网络单元，与LSTM类似，但具有更少的参数。
- 自注意力机制（Self-Attention）：一种用于计算序列中不同位置之间依赖关系的机制。
通过本文的研究，TIMIF框架展示了在复杂IoV网络环境中自动化威胁检测和分类的潜力，为提升网络安全提供了新的思路。
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