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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明公开了一种基于车联网ADAS的女巫攻击检测方法及系统，接收方车辆和发送方车辆分别在行驶过程中收集数据并生成各自包含三个不同时刻快照的数据包；对接收方车辆数据包和发送方车辆数据包中同一时刻的快照进行时间戳验证，同一时刻的快照进行方法位置验证，同一时刻的快照进行周围环境物体验证，分别得到时间戳验证结果、发送方车辆的实际位置以及两辆车周围的环境物体；经验证后检测是否存在女巫攻击。本发明在不使用额外的硬件支持，基于当前大多数自动驾驶车辆已经配备的ADAS传感器保证了对发起通信的车辆是否存在女巫攻击的检测效果，也不需要复杂的加密方式也不需要车联网中第三方可信机构的帮助。

主权项：1.一种基于车联网ADAS的女巫攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、接收方车辆和发送方车辆分别在行驶过程中收集数据并生成各自包含三个不同时刻快照的数据包；S2、对步骤S1得到的接收方车辆数据包和发送方车辆数据包中同一时刻的快照进行时间戳验证，得到时间戳验证结果；S3、对步骤S1得到的接收方车辆数据包和发送方车辆数据包中同一时刻的快照进行方法位置验证，得到发送方车辆的实际位置；S4、对步骤S1得到的接收方车辆数据包和发送方车辆数据包中同一时刻的快照进行周围环境物体验证，得到两辆车周围的环境物体，使用训练好的Yolov3目标检测模型对接收方车辆快照和发送方车辆快照中包含的相机照片进行检测，将检测到的图片中的对象以元组的形式保存，元组中包括predict_class、score、top、left、bottom、right，并将图片上所检测到的对象元组保存到对应图片列表中，同时对图片中包含的对象种类数量进行统计，对象种类包括car、person、truck、t2、potteplant、bicycle、motorbike、tree，然后分别对比环境中各类对象数量，对比环境中对应对象的置信度，以及对比对应对象所在位置，完成对周围环境物体的验证；对比环境中各类对象数量具体为：根据Yolov3目标检测模型的对象识别精度和Carla中的各类物体数量，设定对象种类各自的误差范围，当各类物体的数量正确后进行周围物体位置比较，若数量不匹配，flag值加1；对比环境中对应对象的置信度具体为：先对当前物体种类的置信度进行判定，当两个车辆周围环境物体列表中的同一物体的置信度差值不超过0.2，两物体种类验证成功，否则，flag加1；对比对应对象所在位置具体为：对于接收方车辆和发送方车辆拍摄的照片视野范围内的同一car，当接收方和发送方车辆拍摄的两幅图片中同一car检测框的right、left数值差不超过300，以及car的车长误差不超过200px时，物体比对成功，成功比对后数值加1；对于接收方车辆和发送方车辆各自拍摄的照片视野范围内的同一person，当接收方和发送方车辆拍摄的两幅图片中person检测框的right、left数值差不超过100px以及人身体宽度误差不超过50px时，比对成功，成功比对后数值加1；对于接收方车辆和发送方车辆拍摄的照片视野范围内的同一truck，当接收方和发送方车辆拍摄的两幅图像中truck检测框的left、right数值差不超过350px以及truck车身长度误差不超过250px时，比对成功，成功比对后数值加1；对于接收方车辆和发送方车辆拍摄的照片视野范围内的同一bicycle，当接收方和发送方车辆拍摄的两幅图像中检测框的left、right数值差不超过200px以及车长的误差不超过100px时，比对成功，成功比对后数值加1；对接收方车辆和发送方车辆拍摄的照片视野范围内的同一t2、motorbike、tree或potteplant物体，接收方车辆的数据包和发送方车辆图片中同一物体的位置误差范围内，比对成功，成功比对后数值加1；当接收方车辆和发送方车辆拍摄到的物体数量均大于3时，且比对成功的物体个数大于等于3时，当前快照中的周围物体验证正确；当接收方车辆和发送方车辆拍摄图片中的物体数量均小于3时，比对成功一个物体后，周围物体验证成功；当接收方车辆或发送方车辆拍摄图片中物体数量小于等于3，而另一辆的大于等于3，当接收方车辆或发送方车辆拍摄图片中至少两个物体比对成功后，周围物体验证通过；若接收方车辆或发送方车辆拍摄图片中物体位置比对失败，flag值加1；S5、对步骤S2得到的时间戳验证，步骤S3得到的发送方车辆的实际位置和步骤S4得到的两辆车周围环境物体进行验证，实现女巫攻击检测。

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百度查询： 西北工业大学 一种基于车联网ADAS的女巫攻击检测方法及系统