【摘 要】
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自动驾驶技术在汽车上的快速发展与应用,在带来便利和高效的同时,也带来更多的安全风险。驾驶安全就是其中最核心的问题。GNSS作为自动驾驶汽车的重要组成部分,当其受到欺骗时,会误导行驶决策甚至危害到交通安全。因此,确保其安全性是保障驾驶安全不可或缺的工作。本文从自动驾驶汽车的工作机制出发,研究了通过传感器数据实现GNSS欺骗攻击检测的方法。本文提出的基础车载传感器的检测方案,不增加额外的设备,通过自动
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自动驾驶技术在汽车上的快速发展与应用,在带来便利和高效的同时,也带来更多的安全风险。驾驶安全就是其中最核心的问题。GNSS作为自动驾驶汽车的重要组成部分,当其受到欺骗时,会误导行驶决策甚至危害到交通安全。因此,确保其安全性是保障驾驶安全不可或缺的工作。本文从自动驾驶汽车的工作机制出发,研究了通过传感器数据实现GNSS欺骗攻击检测的方法。本文提出的基础车载传感器的检测方案,不增加额外的设备,通过自动驾驶汽车本身所依赖的传感器,实现对GNSS欺骗攻击的实时检测。主要根据所分析的两个具体的欺骗攻击场景,提出两种针对性的反欺骗方法。一是通过位置的预测,计算位置偏差并判断是否超出阈值。其次是通过转向检测,结合运动状态判断转向的一致性。本文的主要贡献如下:1.本文分析了可能存在的GNSS欺骗攻击场景,从成本以及实时性的角度进行考量,针对所分析的攻击场景提出了基于传感器数据的GNSS欺骗检测方案。车载传感器成本低廉,通过CAN进行信息的传递,安全性高,数据采集频率高,相比GNSS更贴近自动驾驶汽车的行驶状态。因此能够实现对欺骗攻击的实时检测。2.本文提出了基于CNN-LSTM的GNSS反欺骗算法。通过使用特征选择后的SL-CNN-LSTM模型,输入IMU及CAN传递的数据,结合当前的位置信息进行预测。再计算预测位置与GPS接收器获得的GPS信号位置之间的距离,与确定的距离阈值进行对比。3.本文提出了基于KNN-DTW的GNSS反欺骗算法。通过传感器获取到的汽车转向角数据,对汽车转向动作进行检测。将检测得到的转向类别结果与导航系统显示的转向、通过速度检测得到的运动状态结合起来,检测其是否一致。本文结合真实的自动驾驶数据集comma2k19生成监督学习数据,对检测算法进行了仿真实现。基于CNN-LSTM的GNSS反欺骗算法中,经过特征选择的模型具有更好的预测效果。在基于KNN-DTW的GNSS反欺骗算法中,所有的转向均被正确判断。同时构建了欺骗攻击数据对算法进行了验证。结果表明本文提出的算法能有效检测GNSS欺骗攻击。
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