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Hybrid intrusion detection in connected self-driving vehicles

机译：连接自动驾驶车辆中的混合入侵检测

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© 2016 Chinese Automation and Computing Society. Emerging self-driving vehicles are vulnerable to different attacks due to the principle and the type of communication systems that are used in these vehicles. These vehicles are increasingly relying on external communication via vehicular ad hoc networks (VANETs). VANETs add new threats to self-driving vehicles that contribute to substantial challenges in autonomous systems. These communication systems render self-driving vehicles vulnerable to many types of malicious attacks, such as Sybil attacks, Denial of Service (DoS), black hole, grey hole and wormhole attacks. In this paper, we propose an intelligent security system designed to secure external communications for self-driving and semi self-driving cars. The proposed scheme is based on Proportional Overlapping Score (POS) to decrease the number of features found in the Kyoto benchmark dataset. The hybrid detection system relies on the Back Propagation neural networks (BP), to detect a common type of attack in VANETs: Denial-of-Service (DoS). The experimental results show that the proposed BP-IDS is capable of identifying malicious vehicles in self-driving and semi self-driving vehicles.
机译：©2016中国自动化和计算社会。由于这些车辆中使用的通信系统的原理和类型，新兴自动驾驶车辆容易受到不同的攻击。这些车辆越来越依赖外部通信通过车辆ad hoc网络（vanet）。 VANETS为自动驾驶车辆增加了新的威胁，这些车辆有助于自治系统中的大量挑战。这些通信系统使自动驾驶车辆容易受到许多类型的恶意攻击，例如Sybil攻击，拒绝服务（DOS），黑洞，灰洞和虫洞攻击。在本文中，我们提出了一种智能安全系统，旨在为自动驾驶和半自动驾驶汽车保护外部通信。该方案基于比例重叠分数（POS），以减少京都基准数据集中发现的功能的数量。混合检测系统依赖于后传播神经网络（BP），以检测VANET中的常见类型的攻击：拒绝服务（DOS）。实验结果表明，建议的BP-ID能够识别自动驾驶和半自动驾驶车辆中的恶意车辆。

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