基于分層檢測架構與動態演進機制車聯網車載信息安全入侵檢測范式研究

摘 要：隨著智能網聯汽車的快速發展，車輛安全問題日益凸顯。本文針對車端入侵檢測與防御系統（IDPS）在車端部署面臨的算力受限、檢測模型泛化能力不足、檢測時延不達標等核心矛盾展開研究。通過對車端 IDPS 的特殊性與挑戰進行深入分析，包括架構差異、現有技術瓶頸等方面，提出了分層檢測架構設計與動態演進規則提取范式，并進行了實證研究與分析。研究結果表明，改進方案在檢測延遲、漏報率和資源消耗方面有顯著提升，超越了相關合規基準。未來研究將聚焦量子安全測試、群體智能檢測和數字免疫系統等方向，為智能網聯汽車實現功能安全與網絡安全一體化提供新范式。

關鍵詞：智能網聯汽車 IDPS 分層檢測架構

隨著智能網聯汽車（ICV）的快速發展，車輛已從傳統機械裝置演變為高度集成的智能移動平臺。車聯網技術使車輛實現了車-路-云全方位互聯，但同時也顯著擴大了攻擊面，UN R155和ISO 21434等法規明確要求車輛必須具備實時威脅檢測與動態防御能力。當前車載入侵檢測與防御系統（IDPS）在車端部署面臨三重核心矛盾：算力受限的嵌入式環境與復雜檢測算法間的資源沖突、多協議異構網絡（CAN/CANFD/以太網/SOME-IP）的防護需求與傳統檢測模型泛化能力不足的適配困境，以及ISO 21434標準下100ms實時響應要求與現有方案210ms檢測時延的合規落差[1]。

研究團隊針對實際攻防案例發現，93%的現存IDPS方案直接移植服務器安全架構，導致TBOX算力占用率超理論最優值2.2倍，且對UDS協議攻擊的漏檢率高達73%。更嚴峻的是，實驗室環境與真實交通場景的協議特征差異使檢測模型誤報率激增37%，暴露出現有方案在場景適配性、協議深度解析和資源優化等方面的系統性缺陷。為此，本研究創新性提出分層檢測架構與動態演進測試范式，通過三維部署模型重構防護體系，結合虛實融合測試環境突破車端IDPS的部署瓶頸，為智能網聯汽車構建具備內生安全能力的動態防御機制提供理論支撐和實踐路徑。

1 車端 IDPS 的特殊性與挑戰

1.1 架構差異分析

車端IDPS與傳統IDPS的架構差異主要體現在環境適配、資源約束、協議復雜性和安全合規性四個維度，具體分析如表1。

這一架構差異使得車端IDPS在資源效率、實時響應和車規合規性上形成獨特設計路徑，但也面臨場景適配偏差（誤報率增加37%）和UDS協議檢測盲區（漏檢率73%）等挑戰[2]。

1.2 現有技術瓶頸

車端 IDPS 在實際部署中面臨諸多技術挑戰，以下對其三大主要挑戰進行詳細分析。

1.2.1 場景適配偏差

實驗室環境與真實交通場景存在較大的協議特征差異，這給車端 IDPS 的實際應用帶來了很大的困擾。車載網絡中 SOME/IP 協議使用頻率比通用網絡高 4.3 倍，這表明在車端環境中，SOME/IP 協議具有重要的地位。SOME/IP 協議是一種面向服務的通信協議，主要用于車載電子系統之間的通信。由于車載電子系統的復雜性和對實時性的要求較高，需要一種高效的通信協議來實現不同系統之間的交互[3]。

異常指令序列的時間間隔標準差擴大 2.8 倍，這意味著在真實交通場景下，異常指令序列的時間間隔更加不穩定。這種不穩定性可能是由于車輛行駛過程中的各種因素引起的，如路況、通信干擾等。傳統基于通用數據集訓練的檢測模型在真實場景下誤報率上升。

1.2.2 檢測盲區

現有NIDS對UDS（Unified Diagnostic Services）協議異常的識別率僅為 58%，這表明在車端 IDPS 中，對 UDS 協議的檢測存在較大的盲區。UDS 協議攻擊具有隱蔽性強、特權指令多的特點，其診斷會話控制幀（SID 0x10 - 0x3E）的異常使用占總線攻擊事件的 41%。傳統基于端口 / IP 的檢測機制難以解析 UDS 協議狀態機，導致診斷服務濫用攻擊漏檢率高達73%[4-5]。

1.2.3 部署策略僵化

93% 的車端 IDPS 采用直接平移服務器端安全方案的方式，這種部署方式導致資源利用率失衡。某車聯網安全聯盟研究表明，這種部署方式使 TBOX 平均算力占用率達 78%（理論最優值為 35%），其中 64% 的算力消耗在冗余的通用協議解析模塊上。僵化的規則更新策略還導致檢測時延長達 210ms，超出 ISO 21434 規定的 100ms 閾值。

綜上所述，車端 IDPS 在實際部署中面臨著場景適配偏差、檢測盲區和部署策略僵化三大技術挑戰。為了解決這些問題，需要加強對車載網絡協議的研究，開發專門針對車端環境的檢測模塊，優化部署方式和規則更新策略，提高車端 IDPS 的性能和可靠性。

2 分層檢測架構設計

2.1 三維部署模型

2.2 節點選擇標準

在確定部署位置時，可基于暴露面評估矩陣（ESM）進行綜合考量。模型量化公式為：

其中，：第 i 個指標的權重（通過層次分析法 AHP 確定），：第i個指標的實測值，：該指標的理論最大值。

在威脅建模階段，基于STRIDE模型的系統化分析可全面識別潛在攻擊路徑。該模型通過對六類威脅——Spoofing（身份仿冒）、Tampering（數據篡改）、Repudiation（行為抵賴）、Information Disclosure（信息泄露）、Denial of Service（拒絕服務）和Elevation of Privilege（權限提升）——進行結構化分析，結合數據流圖（DFD）和信任邊界定義，精準定位系統組件的攻擊面。例如，在車載網絡中，CAN總線因其廣播特性易受DDoS攻擊，需通過協議無關解析器與跨協議關聯模型構建防御。

在風險量化層面，協議脆弱性通過CVSS 3.1評分體系評估，該標準從攻擊向量（AV）、影響范圍（Scope）等維度動態調整漏洞嚴重性，例如車載以太網協議漏洞若影響跨安全域（如ADAS與動力系統互聯），其評分可提升20%-30%。同時，功能安全風險依據ISO 26262標準劃分ASIL等級（Automotive Safety Integrity Level），通過危害事件嚴重性（S）、暴露概率（E）和可控性（C）綜合判定，高等級（如ASIL-D）需冗余設計、硬件監控等嚴格措施。

指標量化需結合分層權重分配以平衡安全需求。對于協議脆弱性，CVSS 3.1權重建議為：攻擊向量（30%）、影響范圍（25%）、安全需求（45%）；功能安全則根據ASIL等級動態調整資源投入，例如ASIL-D節點需分配70%的安全預算至硬件錨點（HSM）和實時驗證機制。

高風險（ESM ≥ 0.8）：優先部署硬件級防護。

中風險（0.5 ≤ ESM lt; 0.8）：實施協議深度檢測。

低風險（ESM lt; 0.5）：輕量化異常監控。

基于暴露面評估矩陣（ESM）的車載控制器風險分級與部署策略分析表明，TBOX因其ESM值0.92（高風險閾值≥0.8）需采用硬件級入侵檢測模塊（HSM集成），以滿足ASIL-D功能安全架構要求。車身控制器ESM值0.45（低風險lt;0.5）則采用輕量化監控策略，通過協議無關解析器和跨協議關聯分析模型實現38%資源優化，同時保障ASIL-B級功能安全認證需求[5]。

此外，動態演進機制可通過虛實融合測試環境（如CARLA+SUMO+CANoe）生成自適應規則，結合ATTamp;CK Automotive框架優化檢測策略。此方法在車載IDPS中已驗證可降低37%誤報率，并縮短ISO 21434合規周期40%。基于暴露面評估矩陣（ESM）確定部署位置時，綜合考慮通信層級、網絡接口和功能安全等級等因素，能夠為系統的穩定運行和安全保障提供有力支持。

3 動態演進規則提取范式

3.1 測試用例生成算法

本文提出了一種自適應測試用例生成算法，即 AdaptiveTestCaseGenerator。該算法基于 ATTamp;CK Automotive 框架構建威脅圖，并使用 CVSS_3_1_Scorer 進行風險評估。

（1）算法初始化。在算法初始化階段，將威脅圖（threat_graph）和風險矩陣（risk_matrix）作為參數傳入構造函數。威脅圖基于 ATTamp;CK Automotive 框架構建，該框架是一個針對汽車行業的攻擊戰術、技術和常識知識庫。風險矩陣使用 CVSS_3_1_Scorer 進行計算，CVSS（Common Vulnerability Scoring System）是一種通用漏洞評分系統，可以對漏洞的嚴重性進行評估。

（2）測試用例生成。測試用例生成過程分為兩個步驟。首先，根據風險矩陣對威脅圖中的節點進行排序，優先選擇風險較高的節點作為測試用例。排序函數使用 lambda 表達式，根據風險矩陣的計算結果對節點進行排序，風險越高的節點排在越前面。然后，根據車輛當前狀態對排序后的測試用例進行修剪，只保留滿足車輛狀態的測試用例。修剪函數通過檢查測試用例的前置條件是否在車輛狀態中滿足來進行判斷。

3.2 量化評估體系

攻擊影響指數（AII） 攻擊影響指數（AII）計算公式為：

攻擊影響指數綜合考慮了漏洞的嚴重性、測試場景的覆蓋程度以及系統對攻擊的響應時間。CVSS 評分反映了漏洞的潛在危害程度，場景覆蓋率表示測試用例對不同場景的覆蓋程度，響應時效性則衡量了系統對攻擊的響應速度。通過計算攻擊影響指數，可以對測試結果進行量化評估，為改進車輛網絡安全提供依據。

測試成熟度模型（V - STMM）包含5個能力等級，定義了 23 項關鍵過程域。測試成熟度模型可以幫助評估車輛網絡安全測試的成熟度水平，為測試團隊提供改進的方向。每個能力等級對應不同的測試能力和要求，關鍵過程域則明確了在每個能力等級下需要關注的重點領域。通過逐步提升測試成熟度等級，可以提高車輛網絡安全測試的質量和效果。

4 實證研究與分析

4.1 實驗設計

測試場景：高速公路自動駕駛車隊的 V2X 通信安全。

攻擊類型：偽造緊急制動信號（C-ITS 消息篡改）。

對比方案：傳統 NIDS（Snort 移植版）。

改進方案：（分層檢測+動態演進）。

4.2 關鍵結果

5 結論與展望

本研究通過分層檢測架構與動態演進測試范式的協同創新，成功解決了車端IDPS在資源效率、實時響應與合規性間的核心矛盾，實證表明改進方案使檢測延遲降低66.1%、漏報率下降95.2%，并實現89.7%的算力優化，顯著超越ISO 21434與UN R155的合規基準。動態演進機制依托虛實融合測試環境（CARLA+SUMO+CANoe）和ATTamp;CK威脅建模，將規則更新時效從24小時級壓縮至5分鐘級，為車端IDPS構建了“感知-決策-防御”閉環體系。未來可進一步探索量子安全芯片在硬件錨點層的集成，以及基于聯邦學習的跨車群威脅情報共享機制，推動“車-路-云”協同防御從理論驗證向規模化落地演進，為智能網聯汽車實現ASIL-D級功能安全與網絡安全一體化提供新范式。未來研究將聚焦以下方面。

量子安全測試：探索量子密鑰分發對 V2X 通信的抗量子攻擊能力。

群體智能檢測：基于強化學習的攻擊場景自動生成算法優化。

數字免疫系統：構建車聯網安全知識圖譜，實現攻擊鏈的可解釋性推理。

基金項目：國家重點研發計劃項目（2023

YFB3107400，2023YFB3107405）。

參考文獻：

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