Behavioral Residualization for Unsupervised Intrusion Detection in Automotive CAN Networks
现代汽车依赖控制器局域网(CAN)总线进行内部通信,其设计优先考虑低成本和实时性,但缺乏消息认证与加密机制。因此,攻击者若获得物理或远程访问权限,即可注入任意CAN帧,威胁车辆安全。入侵检测系统(IDS)作为纵深防御的关键环节,被广泛研究。
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该论文提出了一种名为“hamm-grams”的新型特征,用于恶意软件检测中的静态分析。传统的n-gram特征虽然被广泛使用,但存在鲁棒性不足的问题,容易因代码微小变化而失效。作者将hamm-grams定义为具有固定长度和单字符通配符的特殊正