根据提供的文章内容，以下是关于自动驾驶汽车网络安全的核心要点总结：
核心问题
自动驾驶汽车（AVs）的控制器局域网（CAN总线）存在严重安全漏洞：
缺乏加密和认证机制：CAN总线设计未考虑安全性，导致数据易被篡改或注入恶意指令。
攻击类型：
DoS攻击：通过高频发送高优先级消息（CAN ID=0000），阻塞正常通信。
模糊攻击：随机注入CAN ID和数据，破坏车辆功能。
欺骗攻击：伪造高优先级消息（如转速或档位指令），操控车辆行为。
后果：可能导致车辆失控、交通事故甚至人员伤亡。
创新解决方案：基于数据优先级的入侵检测系统（IDS）
文章提出一种新型IDS模型，通过区分消息优先级优化威胁检测：
- 数据优先级分类：
高优先级消息（CAN ID < 1）：分配给深度学习（DL）算法（如神经网络、LSTM），确保高精度检测关键威胁。
低优先级消息（CAN ID ≥ 1）：分配给机器学习（ML）算法（如SVM、KNN），快速处理非关键数据。
- 技术优势：
并行处理：DL和ML模型同时运行，避免数据冲突，保障实时性。
高准确率：模型整体检测准确率超99%（如SVM达99.91%，神经网络达99.96%）。
低计算负载：ML处理低优先级数据，减轻系统负担，适合车载ECU的有限算力。
实验验证
数据集：使用公开的"Car-Hacking"数据集，包含正常流量及四类攻击（DoS、模糊、转速欺骗、档位欺骗）。
预处理：
清洗冗余数据（如重复值、缺失值）。
将CAN ID和消息数据从十六进制转为十进制。
通过归一化（MinMaxScaler）平衡特征尺度。
- 结果对比：
ML模型：SVM和KNN表现最佳（准确率>99%）。
DL模型：神经网络（NN）最优（准确率99.96%）。
传统方法对比：新模型较未区分优先级的方案显著提升检测效率（如LSTM准确率从96.31%升至96.53%）。
实际意义
安全性提升：实时检测恶意消息，防止攻击引发事故。
行业应用：为汽车制造商提供轻量级安全方案，助力AVs大规模部署。
研究贡献：
首次将CAN ID优先级与算法选择结合，填补了传统IDS的局限性。
为车联网（IoV）安全提供新思路，如扩展至V2X通信保护。
未来方向
模型优化：探索联邦学习保护数据隐私，集成5G网络提升响应速度。
跨领域应用：将方案迁移至机器人、无人机等自主系统的安全防护。
实车测试：与车企合作验证模型在真实场景的可靠性。
总结：文章的核心创新在于通过数据优先级分流机制，结合DL与ML的优势，解决了CAN总线安全中的检测精度与计算效率矛盾，为自动驾驶汽车提供了切实可行的安全屏障。
贡献者
pansin