瞧一瞧:美国陆军研究新型网络安全技术 可保护车载网络安全
盖世汽车讯据外媒报导,美国陆军研究人员研发了1种基于机器学习的新型框架,以改进汽车车载计算机网络的安全性,同时还不影响到其性能。
黑客(图片来源:techxplore.com)
随着将控制权拜托给车载计算机的现代汽车在不断普及,美国陆军的该项研究希望能够加大投入,对空中和陆地平台,特别是重型车辆提供更高水平的网络安全保护措施。
美国陆军作战能力发展司令部(theU.S.ArmyCombatCapabilitiesDevelopmentCommand,DEVCOM)的研究人员与佛吉尼亚理工大学(VirginiaTech)、昆士兰大学(theUniversityofQueensland)和光州技术学院(GwangjuInstituteofScienceandTechnology)的专家们合作,设计了1种称为DESOLATOR的技术,以优化称为移动目标防御的网络安全策略。
美国陆军数学家TerrenceMoore博士表示:“由于很难击中移动的目标,如果所有物体都是静态的,对手就能够从容地视察1切并选择目标。但是,如果快速改变Ip地址,分配给Ip地址的信息很快就会丢失,对手就得重新寻觅。”
DESOLATOR指代的是基于深度强化学习的资源分配和移动目标防御部署框架(deepreinforcementlearning-basedresourceallocationandmovingtargetdefensedeploymentframework),能够帮助车载网络辨认最好Ip变换频率和带宽分配,长时间且有效地进行移动目标防御。
据美国陆军计算机科学家和项目负责人FredericaFree-Nelson博士表示,基于深度强化学习的资源分配能够保持高不肯定性,以挫败潜伏的攻击者,同时还不会使保护本钱变高,而移动目标防御部署能够以高优先级避免关键网络区域减速运行。
该研究团队利用深度强化学习,根据暴光时间、丢包数量等多种嘉奖功能,逐渐塑造算法的行动,以确保DESOLATOR能够统筹安全性和效力。
Moore表示:“现有的车载网络效力很高,但是在设计时没有真正斟酌到安全性。现在,很多研究都只着眼于提高性能或安全性,同时统筹性能和安全性的非常少见,特别是车政府拆迁农村宅基地补偿标准
载网络。”
另外,DESOLATOR其实不局限于肯定最好的Ip变换频率和带宽分配。由于该方法是1种机器学习框架,其他研究人员都可以修改该技术,以在1定范围内寻求不同的目标。
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n表示:“能够重新设备技术的能力非常有价值,而且此种价值不但对扩大研究而言,还适用于将此种能力与其他网络能力结合,以取得最好网络安全保护。”
(李佳佳HN153)
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