您当前所在位置: 首页 > 首发论文
动态公开评议须知

1. 评议人本着自愿的原则,秉持科学严谨的态度,从论文的科学性、创新性、表述性等方面给予客观公正的学术评价,亦可对研究提出改进方案或下一步发展的建议。

2. 论文若有勘误表、修改稿等更新的版本,建议评议人针对最新版本的论文进行同行评议。

3. 每位评议人对每篇论文有且仅有一次评议机会,评议结果将完全公示于网站上,一旦发布,不可更改、不可撤回,因此,在给予评议时请慎重考虑,认真对待,准确表述。

4. 同行评议仅限于学术范围内的合理讨论,评议人需承诺此次评议不存在利益往来、同行竞争、学术偏见等行为,不可进行任何人身攻击或恶意评价,一旦发现有不当评议的行为,评议结果将被撤销,并收回评审人的权限,此外,本站将保留追究责任的权利。

5. 论文所展示的星级为综合评定结果,是根据多位评议人的同行评议结果进行综合计算而得出的。

勘误表

上传勘误表说明

  • 1. 请按本站示例的“勘误表格式”要求,在文本框中编写勘误表;
  • 2. 本站只保留一版勘误表,每重新上传一次,即会覆盖之前的版本;
  • 3. 本站只针对原稿进行勘误,修改稿发布后,不可对原稿及修改稿再作勘误。

示例:

勘误表

上传勘误表说明

  • 1. 请按本站示例的“勘误表格式”要求,在文本框中编写勘误表;
  • 2. 本站只保留一版勘误表,每重新上传一次,即会覆盖之前的版本;
  • 3. 本站只针对原稿进行勘误,修改稿发布后,不可对原稿及修改稿再作勘误。

示例:

上传后印本

( 请提交PDF文档 )

* 后印本是指作者提交给期刊的预印本,经过同行评议和期刊的编辑后发表在正式期刊上的论文版本。作者自愿上传,上传前请查询出版商所允许的延缓公示的政策,若因此产生纠纷,本站概不负责。

发邮件给 王小芳 *

收件人:

收件人邮箱:

发件人邮箱:

发送内容:

0/300

论文收录信息

论文编号 202303-290
论文题目 基于射频指纹的智能汽车钥匙安全识别方法研究
文献类型
收录
期刊

上传封面

期刊名称(中文)

期刊名称(英文)

年, 卷(

上传封面

书名(中文)

书名(英文)

出版地

出版社

出版年

上传封面

书名(中文)

书名(英文)

出版地

出版社

出版年

上传封面

编者.论文集名称(中文) [c].

出版地 出版社 出版年-

编者.论文集名称(英文) [c].

出版地出版社 出版年-

上传封面

期刊名称(中文)

期刊名称(英文)

日期--

在线地址http://

上传封面

文题(中文)

文题(英文)

出版地

出版社,出版日期--

上传封面

文题(中文)

文题(英文)

出版地

出版社,出版日期--

英文作者写法:

中外文作者均姓前名后,姓大写,名的第一个字母大写,姓全称写出,名可只写第一个字母,其后不加实心圆点“.”,

作者之间用逗号“,”分隔,最后为实心圆点“.”,

示例1:原姓名写法:Albert Einstein,编入参考文献时写法:Einstein A.

示例2:原姓名写法:李时珍;编入参考文献时写法:LI S Z.

示例3:YELLAND R L,JONES S C,EASTON K S,et al.

上传修改稿说明:

1.修改稿的作者顺序及单位须与原文一致;

2.修改稿上传成功后,请勿上传相同内容的论文;

3.修改稿中必须要有相应的修改标记,如高亮修改内容,添加文字说明等,否则将作退稿处理。

4.请选择DOC或Latex中的一种文件格式上传。

上传doc论文   请上传模板编辑的DOC文件

上传latex论文

* 上传模板导出的pdf论文文件(须含页眉)

* 上传模板编辑的tex文件

回复成功!


  • 0

基于射频指纹的智能汽车钥匙安全识别方法研究

首发时间:2023-03-27

张智钧 1   

张智钧(1998-),男,主要研究方向:车钥匙安全防护

徐国胜 1   

徐国胜(1978-),男,硕导,主要研究方向:人工智能安全,密码学

  • 1、北京邮电大学网络空间安全学院,北京 100876

摘要:近年来汽车无钥匙进入系统已在智能汽车上普及,它承担了抵御汽车盗窃和保护车内财产安全的重要安全职能,这导致汽车无钥匙进入系统成为智能汽车中遭受攻击第二多的系统。目前一类基于物理层的针对汽车无钥匙进入系统的攻击手段被越来越多的报道和复现。该方法通常通过射频电路实现,从物理层面对车钥匙信号进行录制-重放、中继等复制手段,因而可以绕开车钥匙系统协议层中的加密机制。针对目前车钥匙系统面临的安全威胁的特点,本文提出了基于射频指纹的智能汽车钥匙安全识别方法,通过对车钥匙信号调制方式和协议结构的分析,从中选取了7类射频指纹特征作为识别信号的依据,并基于半监督学习方法训练K-NN和SVM单分类器对不同攻击场景进行实验。本文将假阴性率(FNR)定义为非法攻击信号被识别为合法信号的比例,实验中平均FNR为1.27%,FPR为1.5%。实验结果表明该方法能有效识别车钥匙物理层攻击非法信号。

关键词: 车钥匙安全 射频指纹 KNN单分类器 SVM单分类器

For information in English, please click here

Research of Smart Car Key Security Identification Method Based on RF Fingerprint

ZHANG Zhijun 1   

张智钧(1998-),男,主要研究方向:车钥匙安全防护

XU Guosheng 1   

徐国胜(1978-),男,硕导,主要研究方向:人工智能安全,密码学

  • 1、School of Cyberspace Security, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876

Abstract:In recent years, car keyless entry systems have become popular in smart cars, and they assume the important security function of resisting car theft and protecting the property inside the car, which leads to car keyless entry systems being the second most attacked system in smart cars. A class of physical layer-based attacks against car keyless entry systems is now increasingly reported and reproduced. This method is usually implemented through RF circuits, which perform recording-playback, relaying and other replication means on car key signals from the physical layer, and thus can bypass the encryption mechanism in the protocol layer of the car key system. Aiming at the characteristics of the security threats faced by the current car key system, this paper proposes an RF fingerprint-based security identification method for smart car keys. Seven types of RF fingerprint features are selected as the basis for identifying the signals by analyzing the modulation mode and protocol structure of car key signals. K-NN and SVM single classifiers are trained based on semi-supervised learning methods to conduct experiments on different attack scenarios. In this paper, the false negative rate (FNR) is defined as the proportion of illegal attack signals identified as legitimate signals.The average FNR in the experiments is 1.27% and FPR is 1.5%. The experimental results show that the method can effectively identify the illegal signals of car key physical layer attacks.

Keywords: Car Key Security RF Fingerprint One Class KNN One Class SVM

Click to fold

点击收起

基金:

论文图表:

引用

导出参考文献

.txt .ris .doc
张智钧,徐国胜. 基于射频指纹的智能汽车钥匙安全识别方法研究[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2023-03-27]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/202303-290.

No.****

同行评议

未申请同行评议

评论

全部评论

0/1000

勘误表

基于射频指纹的智能汽车钥匙安全识别方法研究