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  • 正版新书]车联网安全李兴华9787560660233
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    • 作者: 李兴华著 | 李兴华编 | 李兴华译 | 李兴华绘
    • 出版社: 西安电子科技大学出版社
    • 出版时间:2021-03-01
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    • 作者: 李兴华著| 李兴华编| 李兴华译| 李兴华绘
    • 出版社:西安电子科技大学出版社
    • 出版时间:2021-03-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:365000
    • 页数:248
    • 开本:16开
    • ISBN:9787560660233
    • 版权提供:西安电子科技大学出版社
    • 作者:李兴华
    • 著:李兴华
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:45
    • ISBN:9787560660233
    • 出版社:西安电子科技大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-03-01
    • 页数:248
    • 外部编号:小坞77632
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章概述

    1.1引言

    1.2车联网体系架构

    1.2.1车外网通信体系

    1.2.2车内总线网络架构

    1.2.3车联网的应用

    1.3车联网安全威胁

    1.3.1网络级安全威胁

    1.3.2平台级安全威胁

    1.3.3应用级安全威胁

    1.4车联网安全防护现状

    1.4.1网络级安全防护

    1.4.2平台级安全防护

    1.4.3应用级安全防护

    1.5本书内容安排

    第2章车联网匿名身份认证方案

    2.1引言

    2.2预备知识

    2.2.1同态加密

    2.2.2区块链和共识机制

    2.3方案设计

    2.3.1结构与攻击模型

    2.3.2BUA的实现流程

    2.4安全性分析

    2.4.1隐私保护

    2.4.2相互认证

    2.4.3不可抵赖性与可追溯性

    2.5实验

    2.5.1计算开销

    2.5.2通信开销

    本章小结

    第3章车联网中隐私增强的位置匿名路由方案

    3.1引言

    3.2预备知识

    3.3问题描述

    3.3.1网络架构

    3.3.2假设和攻击者模型

    3.3.3安全目标

    3.4改进的顺序可见加密方案

    3.5方案设计

    3.5.1节点位置共享

    3.5.2节点间消息的匿名路由

    3.6方案分析

    3.6.1安全目标分析

    3.6.2计算开销分析

    3.7实验

    3.7.1实验环境搭建

    3.7.2实验结果及分析

    本章小结

    第4章基于迁移学习的车联网入侵检测方案

    4.1引言

    4.2预备知识

    4.3方案设计

    4.3.1云辅助更新方案

    4.3.2本地模型更新方案

    4.4实验

    4.4.1实验环境

    4.4.2不同攻击类型的底层流量差异

    4.4.3云辅助更新方案的实验结果分析

    4.4.4本地模型更新方案的实验结果分析

    本章小结

    第5章基于边缘计算的车联网攻击检测模型

    5.1引言

    5.2预备知识

    5.2.1CART模型与基尼指数

    5.2.2AegeanWiFi数据集

    5.3模型设计

    5.3.1边云协同攻击检测模型

    5.3.2边边协同攻击检测模型

    5.4两种模型的比较分析与选用场景

    5.4.1网络时延比较

    5.4.2计算复杂度比较

    5.4.3两种模型的适用场景

    5.5实验

    5.5.1实验准备

    5.5.2实验结果分析

    本章小结

    第6章基于自适应的轻量级CAN总线安全机制

    6.1引言

    6.2现有的CAN总线安全研究

    6.3基于模糊决策的安全策略选取

    6.3.1架构

    6.3.2具体步骤

    6.4ECU分域密钥管理及安全协议的设计

    6.4.1预备知识

    6.4.2ECU分域密钥管理及安全协议

    6.5理论与实验分析

    6.5.1理论分析

    6.5.2实验分析

    本章小结

    第7章基于改进SVDD的CAN总线异常检测方案

    7.1引言

    7.2预备知识

    7.2.1CAN总线报文

    7.2.2SVDD

    7.2.3马尔可夫链

    7.2.4模型

    7.2.5攻击者模型

    7.3方案设计

    7.3.1主要思路

    7.3.2方案概述

    7.3.3A型数据简单正常模型提取与建立(数据预处理阶段)

    7.3.4G-SVDD方案

    7.3.5M-SVDD方案

    7.4实验

    7.4.1实验环境

    7.4.2评估标准

    7.4.3实验结果与分析

    本章小结

    第8章基于增强学习的车联网上下文感知信任模型

    8.1引言

    8.2预备知识

    8.2.1网络架构

    8.2.2敌手模型

    8.3基于增强学习的上下文感知信任模型

    8.3.1信任模型框架

    8.3.2信息形式化

    8.3.3信任评估

    8.3.4基于强化学习的策略调整方法

    8.4实验

    本章小结

    第9章车联网中基于差分隐私的假名互换方案

    9.1引言

    9.2预备知识

    9.3方案设计

    9.3.1方案架构

    9.3.2基于差分隐私的假名互换算法

    9.4方案理论分析

    9.4.1安全性分析

    9.4.2有效性分析

    9.4.3收敛性分析

    9.5实验

    9.5.1所需假名数量

    9.5.2平均匿名集大小

    9.5.3满足假名变换条件的概率

    9.5.4成功抵抗假名链接攻击的概率

    9.5.5本章方案的有效性

    本章小结

    0章车联网中基于差分隐私的位置扰动方案

    10.1引言

    10.2预备知识和模型

    10.2.1差分隐私和地理不可区分性

    10.2.2模型

    10.2.3隐私目标

    10.3方案设计

    10.3.1扰动方案设计

    10.3.2确定检索范围

    10.3.3扰动方案实现

    10.4方案分析

    10.4.1安全性分析

    10.4.2单位距离设定对方案的影响

    10.4.3可用性分析

    10.5实验

    10.5.1扰动位置距离误差

    10.5.2对不可信位置的抵抗性

    10.5.3LBS查询的精准率与召回率

    10.5.4带宽开销

    本章小结

    1章车联网中基于信任的位置隐私保护方案

    11.1引言

    11.2架构和预备知识

    11.2.1架构

    11.2.2区块链

    11.2.3信任值计算方法

    11.3方案设计

    ……


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