2025-12-31 00:56:57 网络安全文章来源：ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

文章总结： 本文介绍了汽车入侵检测防御系统IDPS，阐述其结合检测与防御、车云协同的动态防护原理。系统分为主机型、网络型及混合型，检测技术涵盖基于特征、信息论及机器学习等方法。IDPS能有效识别异常流量与攻击行为，通过云端联动与OTA更新提升车载网络安全等级。 综合评分： 85 文章分类： 车联网安全,解决方案,安全建设

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汽车网络信息安全-入侵检测防御系统IDPS

谈思实验室

2025年12月30日 17:55 上海

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入侵检测和防御系统

入侵检测系统（IDS，Intrusion Detection System）:

可以检测网络中可能发生的不同类型的攻击，如拒绝服务(DoS，Denial of Service)/分布式拒绝服务(DDoS, Distributed Denial of Service)、端口扫描、恶意软件或勒索软件等。

入侵防御系统（IPS，Intrusion Prevention System）:

帮助减轻或避免上述攻击，防止其对车载系统造成破坏。

IDPS: 兼具检测和防御功能的能够使安全防护效果加倍：

一方面监视系统并保护网络免受入侵者的攻击，另一方面在网络环境中发生攻击时向管理员提供报告，帮助进一步反馈响应措施。

IDPS的原理

入侵检测防御系统IDPS的核心功能是入侵检测和响应阻止。完整的车辆IDPS系统是车端云端相结合的动态防御系统，能够实现车载网络安全攻击和异常事件的有效收集、检测与应对，其典型的工作拓扑结构如图2所示。

当车辆遭受黑客攻击时，数据采集模块会实时采集车端各组件或车载总线网络（如CAN/CANFD、以太网等）中的报文数据和安全状态信息，并将其发送给入侵检测模块，用于检测车载网络中的异常流量和车内操作系统中的异常行为。此外，检测规则库中的规则能够为入侵异常检测提供有效支撑。当检测到异常后，需要向IDPS事件管理模块上报入侵事件。事件管理模块对安全事件进行一定的处理过滤，生成相应的报警日志和响应措施。其中，报警日志会上传给云端安全运维中心（VSOC），进行所有车辆相关事件和状态的管理和呈现。同时会通过OTA等方式，更新车端的安全防护策略，以提高车辆的安全等级。

IDPS的分类

根据检测对象的不同，车载入侵检测与防御系统IDPS可分为主机型、网络型和混合型，具体介绍如下：

（1）基于主机的入侵检测防御系统（H-IDPS，Host-based IDPS）

H-IDPS主要对易受攻击的关键ECU进行监视和保护，通过监控T-BOX、中央网关、IVI等具有操作系统或对外接口的主机系统，采集和分析其文件完整性、网络连接活动、进程行为、资源使用情况、日志字符串匹配等事件特征，实现系统异常行为的检测。

（2）基于网络的入侵检测防御系统（N-IDPS，Network-based IDPS）

N-IDPS主要检测车辆内部网络的入侵事件，通过采集车载网络总线上的报文数据，进行特定网络段或设备的流量数据监控、数据载荷解析和字段匹配等活动，以识别网络中出现的异常流量和潜在攻击行为。

（3）混合式入侵检测防御系统（Hybrid IDPS）

混合式IDPS是基于网络的IDPS与基于主机的IDPS的结合。对于智能网联汽车来说，混合IDPS的使用最广泛，且更有利于全面地检测和应对车辆的可疑威胁。

此外，根据检测技术的差异，可将IDPS进一步细分出基于特征、基于信息论和统计分析和基于机器学习的检测机制，具体介绍如下：

基于特征的检测方法

基于特征的检测方法是常见的入侵检测技术之一，广泛应用于车辆网络入侵检测的研究。该方法通过监控车辆的内部网络，从中提取不同的特征来识别入侵或异常行为。通过对车辆网络架构和网络协议的分析，发现可用于入侵检测观察的网络特征包括设备指纹（通过时域和频域信息提取）、时钟偏移、频率观察和远程帧等。基于特征的检测方法通常可以实现对特定攻击模型的高检测精度，并且具有响应时间短和网络带宽开销低的特点。

Yilin Zhao等[1]设计了一种新的基于指纹的Clock-IDS来进行车辆入侵检测和防护。该系统根据时钟偏差为每个ECU建立唯一的指纹，利用经验规则和动态时间扭曲实现了入侵检测和攻击源识别功能。最终实验得出检测三种类型攻击的准确率为98.63%，识别攻击源的平均准确率为96.77%，每次检测的平均时间成本仅为1.99ms。Song等人[2]提出了一种基于消息时间间隔统计分析的轻量级入侵检测系统。他们发现，分析消息的时间间隔是检测数据包的重要特征，通过消息频率分析可有效检测流量异常和消息注入攻击。

基于信息论和统计分析的检测方法

当车辆受到恶意攻击（如DOS、重放等）时，CAN总线的信息熵将显著降低，这在资源有限的车辆网络入侵研究中被广泛应用，很多研究逐渐关注基于熵的异常检测系统。

Muter和Asaj等人[3]最早提出在车辆检测网络中使用信息熵的概念，并通过检测消息注入(MI)攻击、DoS攻击讨论了该方法的合理性和适用性。Mirco Marchetti等人[4]则介绍了一种基于熵的入侵检测系统，并评估了其应用于现代车辆网络的有效性。实验结果表明，如果将基于熵的异常检测应用于所有CAN消息，则只能检测伪造攻击。该方法完全独立于报文内容，因此可直接应用于任何车辆的CAN总线，但需要并行执行多个异常检测器。

基于机器学习的检测方法

机器学习、神经网络和其他理论也是研究车辆网络入侵检测技术的热门方向。这类检测方法引入机器学习等机制来完成正常样本的识别，技术普适性较强，无需对适配车型进行定制化开发，但存在异常样本采集数量大和训练难度高的问题。

Kang和Kang[5]提出一种基于深度神经网络(DNN)的入侵检测系统。该系统在ECU之间交换的车内网络数据包的高维特征提取比特流上训练检测模型。对于给定的数据包，DNN提供每个类别区分正常和攻击数据包的概率，因此传感器可以识别对车辆的任何恶意攻击。实验结果表明，该技术可以提供对攻击的实时响应，并显著提高CAN总线中的检测率。Taylor等人[6]提出一种基于长短期记忆神经网络的异常检测器来检测交错、丢弃、不连续、异常和反向攻击这五种类型的网络攻击。实验结果表明，该方法能够以高检测率和低误报率检测出异常报文。

来源：CSDN@「爱思考的发菜_汽车网络信息安全」

原文链接：

https://blog.csdn.net/2301_76563067/article/details/132181779

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本文转载自：谈思实验室《汽车网络信息安全-入侵检测防御系统IDPS》