基于AI的汽車智能網聯系統信息安全檢測技術

中圖分類號：U463.6 文獻標識碼：A 章編號：1003-8639（2025）08-0062-03

【Abstract】With the wideapplicationof intellgentconnected vehicles，the securityof on-board informationsystems isfacingchallnges.Inviewofthelimitationsofexistingdetectiontechnologies，thisarticleconstructsanAl-based securitydetection framework through multi-dimensional featurefusionandoptimizationof deep learning models.This framework covers keytechnologiessuchasabnormalnetworktraficdetection，intrusionbehavioridentificationandscurity risk assessment.Tests show that thecomprehensive accuracyrate of the ResNet-BiLSTM hybrid model reaches 98.7% ， and thereasoningdelaymets theon-boardrequirements.It efectively enhances the information protectioncapabilityof theautomotive intellgent connected vehicle system and provides technical support forthe safetyof intelligentvehicles.

【Key words】 intelligent connected vehicles；security detection；deep learning

0 引言

隨著智能網聯汽車的廣泛應用，車載信息系統面臨網絡攻擊、數據泄露及惡意入侵等安全挑戰，這些威脅嚴重危及行車安全與用戶隱私?，F有檢測技術在實時性、泛化能力及深度威脅識別方面存在局限，因此，構建高效、精準的安全防護體系成為亟待解決的問題。本文通過多維特征融合與深度學習模型優化，構建智能檢測框架，旨在為智能網聯系統的信息安全提供技術支撐。

1汽車智能網聯系統安全威脅分析

1.1 系統架構及安全風險

汽車智能網聯系統由感知層、網絡層與平臺層構成，見圖1。感知層中的激光雷達、攝像頭等傳感器易受光學污染及頻譜干擾攻擊，從而導致目標識別失效；網絡層的控制器局域網絡CAN總線采用廣播通信機制，因缺乏加密認證，面臨偽造幀注入與洪泛攻擊風險；車載以太網繼承了傳統IT網絡的漏洞，存在路由劫持隱患。平臺層的空中下載（Over-The-Air，OTA）升級模塊若存在固件驗證缺陷，可能被惡意代碼植入，而云端數據若未進行動態脫敏處理，則會引發隱私泄露問題。

1.2 典型攻擊方式分析

智能網聯系統面臨多維度攻擊威脅，其技術特征與攻擊路徑和系統架構層次緊密相關。在感知層，攻擊者可利用光學污染和頻譜干擾破壞攝像頭及毫米波雷達功能，致使目標識別失效。在網絡層，CAN總線注人攻擊與地址解析協議（AddressResolutionProtocol，ARP）欺騙能夠篡改控制指令，嚴重威脅行車安全。平臺層攻擊則通過OTA升級漏洞植入惡意固件，或利用云端數據泄露實施社會工程攻擊。多層級安全短板相互疊加，因此，需構建縱深防御體系，以便有效抵御智能網聯環境下的安全威脅。

2基于AI的安全檢測技術框架

2.1 整體架構設計

基于AI的安全檢測技術框架的分層協同架構如圖2所示，包括數據采集、特征處理、模型推理與決策響應4層。數據采集層通過多源日志與流量監測，獲取高精度時序信號；特征處理層結合小波變換與經驗模態分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）算法，提取多維時空特征；模型推理層采用殘差網絡-雙向長短期記憶網絡（Residual Network-BidirectionalLongShort-TermMemory，ResNet-BiLSTM）混合結構，并結合注意力機制實現深度特征融合；決策響應層基于模糊邏輯與貝葉斯推理進行威脅評估，并聯動車載防火墻執行安全策略。該架構具備實時反饋與在線增量學習能力，能夠有效應對零日攻擊。

2.2AI模型選擇與優化

針對車聯網數據時空耦合特性，設計ResNet-BiLSTM混合模型，實現跨域特征融合。ResNet模塊采用深度殘差結構，通過殘差跳躍連接緩解梯度消失問題，提取CAN協議字段的靜態空間模式：

H_l=F（H_l-1，W₁）+H_l-1

式中： H_i 一第 l 層特征矩陣； F ——殘差函數；W₁ —卷積核參數。

BiLSTM模塊建模流量時序依賴關系，捕獲攻擊行為的上下文關聯：

c_t，h_t=LSTM（x_t，h_t-1，c_t-1，W_t，W_b）

式中： h_i 時刻 Φ_t 的隱狀態; W_f?W_b （204號 前向與反向傳播權重。

兩模塊輸出經多頭注意力機制 （Head=4 動態分配權重，通過自適應學習率優化器聯合訓練，損失函數引入梯度懲罰項抑制過擬合，最終實現跨場景泛化精度。

2.3多維度特征提取

面向車聯網異構數據特性，構建時空-語義聯合特征空間。針對CAN總線時序信號，采用連續小波變換（Con-tinuousWaveletTransform，CWT）與赫斯特指數（HurstExponent融合分析，量化流量突發性與長程相關性：

式中： α_a —尺度因子； b —平移因子。

φ（t） 選用Morlet基小波，通過時頻能量分布識別周期性注入攻擊。針對協議語義特征，定義幀ID熵H_ID 與數據場變異系數 C_v

式中： p（i） ——幀ID出現概率; σ_σσ_σ —數據場標準差 ?_μ ——數據場均值，有效表征總線負載均衡度與異常數據分布。

通過格拉姆角場（GramianAngularField，GAF）將一維信號轉換為二維時空矩陣，輸入至卷積網絡提取深層抽象特征，最終形成128維混合特征向量，經皮爾遜相關系數篩選后冗余度降低，提升模型收斂效率。

2.4AI安全檢測方法

基于時空特征融合與動態決策機制，構建多級聯動的安全檢測模型。針對網絡流量異常檢測，采用改進的變分自編碼器（VariationalAutoencoder，VAE）與高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）聯合建模，通過重構誤差與分布偏移量化異常概率：

式中： λ₁～λ₃ ——權重系數； q（z∣x） ——編碼器輸出分布； φ_k 第 k 個高斯分量權重。當 D（x）gt;θ_th 時判定為異常。

入侵行為識別采用多頭自注意力機制增強的時空特征關聯性：

式中：Q，K，V∈R×dk 由特征向量線性映射生成； d_k ——維度縮放因子，通過8頭并行計算捕獲跨協議字段的依賴關系。

3關鍵技術實現

3.1網絡流量異常檢測技術

針對車載網絡流量的非平穩性與高維特性，設計基于深度生成對抗網絡（DeepGenerativeAdversarialNetwork，GAN）與譜聚類融合的異常檢測模型。通過生成器G重構正常流量分布，判別器D計算輸入數據與生成數據的Jensen-Shannon散度，量化異常偏離程度：

式中：Z- 隱空間隨機向量;Pdata -真實流量分布。

引人譜聚類算法對高維特征進行降維分割，定義

類內緊密度 S_w 與類間分離度 S_b

當指數超過動態閾值 η=μ_hist+3σ_hist 時判定異常。試驗采用CARLA仿真數據集，注入重放攻擊與DoS攻擊，模型在 上達到 96.8% ，誤報率較孤立森林降低 41% 。

3.2 入侵行為識別技術

基于時空注意力機制與層次化特征聚合，構建多粒度入侵識別模型。采用改進的Transformer架構，通過多頭自注意力權重捕捉協議字段間依賴關系：

式中： M ——掩碼矩陣，約束非法協議狀態轉移；d_k —縮放因子， d_k=64 。針對CAN總線短時攻擊脈沖特性，設計時域卷積模塊提取局部時序模式：

式中： W_iΩ ——可訓練卷積核;k—滑動窗口尺寸， k=5 。模型通過聯合訓練策略優化，在對抗樣本測試集上實現 92.4% 的跨協議攻擊識別率，誤判率穩定在 2.1% 以下。

3.3安全風險評估技術

提出動態貝葉斯攻擊圖模型量化系統級風險。定義節點狀態向量 表征ECU、通信鏈路等組件的安全態勢，轉移概率矩陣：

式中： ∝ —遺忘因子， α=0.7 N_attack. （20 一攻擊遷移次數。風險值 R 由節點脆弱性 V_i 與攻擊路徑概率 L_ij 加權計算：

部署于車載網關的輕量化推理引擎，每 200ms 更新風險圖譜，對CAN總線洪泛攻擊的響應延遲低于35ms ，風險評估誤差率控制在 8% 以內。

4試驗驗證與分析

4.1試驗環境與方案

試驗采用虛實結合的測試環境（表1），硬件平臺包括JetsonAGXXavier車載ECU與 IntelXeon 工控機，軟件環境集成CARLA0.9.13仿真系統與PyTorch1.12框架。數據集涵蓋12萬條真實CAN總線日志與8萬條攻擊樣本，涉及注入攻擊、DoS、重放攻擊、模糊測試、協議逆向及零日攻擊6類威脅。測試方案包括基線模型訓練（ResNet-18/LSTM）、混合模型優化（ResNet-BiLSTM）及高負載實時性壓力測試，評估指標涵蓋檢測準確率、誤報率與端到端延遲。

表1試驗環境配置與測試方案

4.2 結果分析與討論

試驗結果表明，ResNet-BiLSTM混合模型在6類攻擊檢測中的綜合準確率達 98.7% ，較傳統VAE（89.3% 和深度森林（ 93.6% ）顯著提升。在CAN總線注人攻擊場景下，模型召回率達 96.5% ，誤報率控制在1.2% 以下，優于對比算法。實時性測試顯示，該模型在Jetson AGXXavier硬件上的平均推理延遲為 15ms 滿足車載系統 50ms 的時延約束。進一步分析表明，小波-EMD特征提取提升跨協議攻擊識別率 22% ，注意力機制使零日攻擊檢測F1-Score從 78.4% 提高至91.2% 。多模型性能對比見表2。

表2多模型性能對比

5結束語

基于AI的安全檢測技術有效提升了汽車智能網聯系統的信息防護能力，通過ResNet-BiLSTM模型、多維特征融合及動態決策，實現高精度、低時延攻擊識別。試驗驗證了方法的優越性，為智能汽車安全提供技術支撐。未來，應結合邊緣計算與聯邦學習，優化模型泛化能力，構建高效低功耗的安全防御體系，以應對智能網聯環境下日益復雜的安全威脅。

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（編輯林子衿）