基于車聯(lián)網(wǎng)的虛假數(shù)據(jù)檢測模型

羅崇偉，張立臣

（廣東工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，廣東 廣州510006）

0 引 言

汽車工業(yè)、終端產(chǎn)品、無線網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展最終將會(huì)使原本分散的車輛聯(lián)系到一起，形成一個(gè)有組織的相互協(xié)作的統(tǒng)一體。而網(wǎng)絡(luò)通信相關(guān)技術(shù)、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)［1］、GPS（global positioning system）、識(shí)別技術(shù)等物聯(lián)網(wǎng)先進(jìn)技術(shù)為車聯(lián)網(wǎng)提供了強(qiáng)足動(dòng)力，GPS定位在車輛中得到了越來越多的應(yīng)用，車載圖像獲取工具及圖像處理技術(shù)使得我們能夠獲取更多的信息，甚至短距離雷達(dá)［2］，遠(yuǎn)紅外線檢測設(shè)備［3］也被用作車載設(shè)備獲取數(shù)據(jù)的來源。在低帶寬環(huán)境下我們可以獲取車輛的速度、位置、車內(nèi)空氣狀況等關(guān)鍵信息，在高帶寬環(huán)境下可以多維度的獲取圖像信息實(shí)時(shí)的傳回控制中心，利用這些信息控制中心可以得知車輛有無超速、酒駕等行為，并將這些信息廣播給周邊車輛，因此有效的利用這些信息并在危險(xiǎn)路段增加交互設(shè)備，存儲(chǔ)并設(shè)置速度警戒值、在車輛即將進(jìn)入該路段的某個(gè)范圍之內(nèi)提示限速具體值等信息將促進(jìn)車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，但是確保信息的安全可靠并檢測出虛假信息成為車聯(lián)網(wǎng)安全的基礎(chǔ)。

在構(gòu)成信息系統(tǒng)的終端、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器方面，網(wǎng)絡(luò)的安全更加容易受到威脅，也是整個(gè)車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中至關(guān)重要的一環(huán)。而在車聯(lián)網(wǎng)中有很多的應(yīng)用都是速度、位置相關(guān)的，同時(shí)由于車聯(lián)網(wǎng)的特殊性：基礎(chǔ)節(jié)點(diǎn)數(shù)量眾多，車輛的高速行駛、道路特點(diǎn)甚至人為的信息干擾等使得數(shù)據(jù)存在著丟包、修改、偽造、替換數(shù)據(jù)包的風(fēng)險(xiǎn)［4］，如向網(wǎng)絡(luò)中發(fā)送大量偽造的交通擁堵的數(shù)據(jù)包、肇事車輛偽造事故數(shù)據(jù)等等，這些篡改或偽造數(shù)據(jù)將給交通數(shù)據(jù)安全帶來嚴(yán)重危害，如果網(wǎng)絡(luò)中的位置信息無法得到保護(hù)，會(huì)使得基于位置基礎(chǔ)上的服務(wù)無法提供準(zhǔn)確指引，無法為司機(jī)提供正常的速度指引值、無法為車輛控制中心提供正常決策，將嚴(yán)重影響道路安全。目前在市場上已經(jīng)存在一些車聯(lián)網(wǎng)相關(guān)產(chǎn)品對(duì)車輛提供導(dǎo)航、定位等功能服務(wù)，但是現(xiàn)有車聯(lián)網(wǎng)存在著數(shù)據(jù)流來源較單一，信息量較少、數(shù)據(jù)處理較復(fù)雜、精確度及效率不高、通信代價(jià)高昂、數(shù)據(jù)未得到有效利用等缺點(diǎn)。由于現(xiàn)有這些檢測設(shè)備的精度不高或者僅僅停留在對(duì)控制中心對(duì)單個(gè)車輛提供服務(wù)，車輛與車輛之間并無信息的交互，因此無法滿足現(xiàn)有車聯(lián)網(wǎng)的要求。而由于車聯(lián)網(wǎng)本身以及周邊環(huán)境的特殊性，車輛周邊的其它車輛、存儲(chǔ)有關(guān)鍵信息的能與車輛及控制中心進(jìn)行通信的道路基礎(chǔ)設(shè)施將是某些情況下信息獲取的一個(gè)重要來源，考慮到對(duì)車聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的可信任度、節(jié)點(diǎn)之間的可靠性、數(shù)據(jù)傳送的實(shí)時(shí)性方面的要求，我們有必要對(duì)這些周邊車輛提供的信息進(jìn)行驗(yàn)證、過濾。國內(nèi)外學(xué)者們對(duì)這方面進(jìn)行了大量研究，文獻(xiàn) ［5］提出了利用車載雷達(dá)信息去驗(yàn)證收到的其它車輛的GPS信息。文獻(xiàn) ［6－8］提出利用傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的加密解密算法、數(shù)字簽名技術(shù)對(duì)這些信息進(jìn)行處理，但是因?yàn)榧用芘c解密以及車聯(lián)網(wǎng)本身的復(fù)雜度在時(shí)間上達(dá)不到實(shí)時(shí)系統(tǒng)的要求。以及曾有文獻(xiàn)提出了基于信號(hào)強(qiáng)度的信息檢測方法，基本思想是通過節(jié)點(diǎn)間無線信號(hào)的強(qiáng)度來檢測信息的可靠性，如果接收到的信息與通過計(jì)算得出的位置信息不符則丟棄這些數(shù)據(jù)，然而攻擊者同樣可以利用該方法來達(dá)到目的。為了構(gòu)造安全可靠的車聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，在歐美各國的幾大汽車廠商發(fā)起了一些項(xiàng)目并取得了一定成果，其中最主要的就是解決車與車之間的安全的進(jìn)行信息傳遞，并為之建立一個(gè)工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)［9］。

因此本文是在現(xiàn)有通信技術(shù)的基礎(chǔ)上，利用本車、臨近車輛、對(duì)面車道車輛的GPS信息、車載紅外線檢測到的信息，或者在車輛較少、路段較偏僻的特殊區(qū)域通過增加能與控制中心以及車輛進(jìn)行通信的道路基礎(chǔ)設(shè)施 （這些設(shè)施中存儲(chǔ)有由控制中心設(shè)置的關(guān)鍵信息參考值，當(dāng)該設(shè)施檢測到有車輛經(jīng)過時(shí)會(huì)廣播關(guān)鍵信息）。我們從這些不同來源信息的相關(guān)性方面以及對(duì)所接收到的廣播數(shù)據(jù)包在控制中心的歷史記錄等方面考慮，從而提出了基于車聯(lián)網(wǎng)的虛假數(shù)據(jù)檢測模型，該模型可以將真?zhèn)涡畔⑦M(jìn)行歸類、驗(yàn)證，過濾掉虛假與偽造信息，保證了數(shù)據(jù)的安全。

1 系統(tǒng)建模與道路模型

1.1 系統(tǒng)建模

我們假設(shè)本文中所要求的車輛都搭載了GPS，前向與后向紅外線雷達(dá) （我們假定前向雷達(dá)的掃描半徑為200米），紅外線信號(hào)接收設(shè)備 （用來檢測車輛兩邊的其它車輛，消除盲點(diǎn)），無線信號(hào)收發(fā)器 （用于短距離接收臨近車輛位置信息，我們假設(shè)攻擊者能將修改后的數(shù)據(jù)發(fā)送到該設(shè)備）。一個(gè)數(shù)據(jù)處理中心 （提供對(duì)數(shù)據(jù)的處理）。系統(tǒng)中各設(shè)備都有一定的信息處理功能，車輛與車輛之間能相互傳遞信息。這些設(shè)備在現(xiàn)實(shí)中已有應(yīng)用，在本文中我們假定大部分 （大約85%［10］）車輛信息是可信的。我們?yōu)檐囕d設(shè)備收到的信息分配最高的優(yōu)先級(jí)，我們請(qǐng)求反向車道中車輛的廣播信息為第二優(yōu)先級(jí)，我們用同向車道中臨近車輛的信息為第三優(yōu)先級(jí)。

車聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)：車載設(shè)備隨車高速移動(dòng)，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涑矢咚賱?dòng)態(tài)變化；車輛狀態(tài)可預(yù)測可探測，因?yàn)檐囕v受道路以及前方車輛的約束，其速度、位置和移動(dòng)方向都是可探測和收集的；數(shù)據(jù)的分享及分發(fā)，車載節(jié)點(diǎn)對(duì)收集到的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)分發(fā)?；谏鲜鎏攸c(diǎn)該系統(tǒng)采用端到端的公路智能交通系統(tǒng)的無線物聯(lián)網(wǎng)總體架構(gòu)以及技術(shù)框架［11］，該構(gòu)架具有開放、組網(wǎng)靈活、動(dòng)態(tài)性強(qiáng)，可伸縮等特點(diǎn)，建立了支撐車輛運(yùn)行環(huán)境的信息感知、采集、信息融合發(fā)布的一體化系統(tǒng)平臺(tái)，在系統(tǒng)中，每臺(tái)車輛既是系統(tǒng)服務(wù)的對(duì)象又是信息的采集者。

1.2 道路建模

分析和研究道路上機(jī)動(dòng)車輛在個(gè)別或成列等行動(dòng)中的規(guī)律，探討車流流量、流速和密度之間的關(guān)系，以求減少交通時(shí)間的延誤、事故的發(fā)生和提高道路交通設(shè)施使用效率是道路建模的目的所在。城市道路交通系統(tǒng)是一個(gè)同時(shí)具備連續(xù)和離散動(dòng)態(tài)并包含大量隨機(jī)不確定性因素的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，具有并發(fā)、動(dòng)態(tài)、同步等特征，在當(dāng)前交通形勢日益復(fù)雜的情況下，這種特性將更加明顯，對(duì)道路進(jìn)行建模是深入了解交通、控制交通的關(guān)鍵。目前在城市道路交通網(wǎng)絡(luò)建模方面具有3個(gè)基本模態(tài)：靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)模態(tài)、隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模態(tài)和無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模態(tài)，這3種模態(tài)分別定義了各系統(tǒng)行為的演進(jìn)規(guī)律，在實(shí)際的道路交通系統(tǒng)中將受到3種模態(tài)的共同作用，經(jīng)過對(duì)這幾種不同模態(tài)方法特征的比較，為實(shí)現(xiàn)道路的信息探測我們將利用這3種模態(tài)提供的建模與分析工具與描述工具，應(yīng)用交通流中的這些指標(biāo)，將本文中的道路劃分為網(wǎng)格［12，13］。設(shè)網(wǎng)絡(luò)中的城市道路位于M＊N的范圍內(nèi)，每隔距離S進(jìn)行網(wǎng)格劃分，道路為雙向車道。

2 數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)驗(yàn)證

2.1 數(shù)據(jù)驗(yàn)證的原理

以往對(duì)數(shù)據(jù)驗(yàn)證的方法采用加密解密、測試信號(hào)強(qiáng)度等方法，但是這些方法的時(shí)間開銷較大，精確度并不高。而余弦相似度聚類不但體現(xiàn)了向量內(nèi)部元素的變化狀況，而且體現(xiàn)了向量之間的相似關(guān)系。同時(shí)余弦相似度聚類方法在不同領(lǐng)域中都有著廣泛的應(yīng)用，如論文相似度檢測、文檔聚類、食品成分檢測都取得了很好的效果，因此我們針對(duì)此問題提出的基于對(duì)象的特征向量來精確地表征一個(gè)車輛屬性，利用余弦相似度公式得到較為準(zhǔn)確的相似度，然后根據(jù)不同信息來源的可信度為不同信息來源分配權(quán)重，計(jì)算出這些屬性值，并通過與閥值進(jìn)行對(duì)比分離出虛假信息。

基于模式識(shí)別的原理，我們利用余弦相似度來計(jì)算兩個(gè)向量之間的相似度，兩個(gè)向量夾角的余弦值記為兩個(gè)向量之間的相似度。例如如果兩個(gè)向量之間的夾角為5°，那得到的余弦值為0.996，因此我們可以認(rèn)為這兩個(gè)向量是基本相同的。公式如下

2.2 數(shù)據(jù)采集

我們將數(shù)據(jù)分類，將GPS數(shù)據(jù)、雷達(dá)數(shù)據(jù)、紅外數(shù)據(jù)記為A類數(shù)據(jù) （參照數(shù)據(jù)），將無線信號(hào)接收器接收的被觀察車輛位置信息做為B類數(shù)據(jù) （待檢測數(shù)據(jù)），當(dāng)我們本車的A類數(shù)據(jù)由于各種原因無法使用時(shí)，我們發(fā)送請(qǐng)求給對(duì)面車道過來的車輛來獲得所需的數(shù)據(jù)。如果無法請(qǐng)求對(duì)面車道中的數(shù)據(jù)將廣播給臨近車道中的多個(gè)車輛來獲取信息，最后當(dāng)存在有道路基礎(chǔ)設(shè)施能提供信息時(shí)我們將它也作為信息獲取的重要來源。如果所有的這些請(qǐng)求都無法獲得所觀察車輛的信息，因此可認(rèn)定該信息為虛假信息。

因此我們有4種可以利用的信息，分別為本車的A、B類數(shù)據(jù)，請(qǐng)求的對(duì)面車道的A、B類數(shù)據(jù)，我們將優(yōu)先使用如上所述的優(yōu)先級(jí)最高的數(shù)據(jù)。

2.3 數(shù)據(jù)處理

通過我們的觀察車輛，我們可以獲得多組A類數(shù)據(jù)。利用上述所提的模型我們可以把A類速度信息表示為

式中：vr——通過雷達(dá)等設(shè)備檢測到被觀察車輛的速度，vl——本車的速度，vre——車載設(shè)備計(jì)算的相對(duì)速度，我們定義接近本車的方向?yàn)檎?，遠(yuǎn)離我們?yōu)樨?fù)方向。類似的我們能得到如下位置公式

式中：xr與yr——車載設(shè)備收集到的被觀察車輛其x與y的坐標(biāo)，xl與yl——本車的x與y坐標(biāo)，xre與yre——相對(duì)于xy軸的值。

我們能得到兩種類型的B類數(shù)據(jù)，通過請(qǐng)求對(duì)面車道中車輛得到的信息，我們將其速度信息記為vt，位置信息記為 （xt與yt），另一種類型的數(shù)據(jù)為通過向鄰近車輛發(fā)送廣播得到的數(shù)據(jù)，速度信息記為vn，位置信息記為 （xn與yn）每個(gè)車載設(shè)備能確保A類數(shù)據(jù)的安全，對(duì)于接收到的B類信息如果與A類信息基本符合我們就認(rèn)為這些信息是可信的，如果不符就拋棄這些數(shù)據(jù)。類似于貪婪算法，如果我們保證了局部數(shù)據(jù)的安全，因此也就能保證全部數(shù)據(jù)的安全。

我們把x與y坐標(biāo)代入式 （1）得到

另一個(gè)解決方案是代入我們的三維向量：（v，x，y）

在式 （5）中，速度會(huì)影響相似度，但是找出式 （4）與式 （5）哪個(gè)精度更高是我們下一階段需要做的工作。

如上所述，我們可以利用四種類型的數(shù)據(jù)，因?yàn)檫@四種數(shù)據(jù)的來源不同，因此數(shù)據(jù)肯定會(huì)存在有差別，如圖1所示，Ca，Cb，Cc與實(shí)際位置相近，Cd則相距較遠(yuǎn)。因此我們不能直接使用它們，我們將給他們分配一個(gè)權(quán)重wi，如果雷達(dá)可用，我們將給它分配高的權(quán)重，因?yàn)槔走_(dá)所收集到的信息比相鄰車輛廣播的信息可靠，當(dāng)雷達(dá)不可用時(shí)我們給對(duì)面車道獲取的數(shù)據(jù)分配較高的權(quán)重，然后適當(dāng)提高相鄰車輛廣播信息的權(quán)重。

因此我們可以得到

其中Sim（A，B）r為車載雷達(dá)檢測數(shù)據(jù)計(jì)算的相似度，wr為雷達(dá)的權(quán)重，Sim （A，B）t為對(duì)面車道數(shù)據(jù)計(jì)算的相似度，wt為對(duì)應(yīng)的權(quán)重，Sim （A，B）n為相鄰車輛廣播數(shù)據(jù)計(jì)算的相似度，wn為權(quán)重。其中1＞wr＞wt＞wn＞0。

圖1 經(jīng)不同信息來源計(jì)算的車輛位置

圖1中黑色車輛A，B，C，D表示實(shí)際車輛某一時(shí)刻所在的位置，白色車輛Ca，Cb，Cc，Cd表示計(jì)算所得車輛位置，其中為Ca是通過車載雷達(dá)測得的位置，Cb是通過請(qǐng)求對(duì)面車道的車載雷達(dá)獲取的位置信息，Cc是相鄰車輛廣播的位置信息，Cd是相鄰車輛廣播的需要過濾掉的位置信息 （Cd車輛與其它測得的位置出入較大）

因此一旦我們計(jì)算出了閥值，我們就能夠通過式 （9）區(qū)別那些為真實(shí)信息，同時(shí)過濾掉虛假信息

一旦我們驗(yàn)證了這些數(shù)據(jù)，我們能夠通過如下所示公式計(jì)算平均值

既然我們已經(jīng)有了上述的四種數(shù)據(jù)，因此我們可以利用如下技巧來驗(yàn)證接收到的信息：我們首先利用該模型找出它們之間的相似度，如果滿足式 （9）。然后我們利用［4］中圖4所示發(fā)現(xiàn)該值是否在一個(gè)合理的范圍之內(nèi)。當(dāng)且僅當(dāng)GPS檢測信息的容忍范圍與雷達(dá)檢測的信息容忍范圍存在有交集的情況下我們認(rèn)為該廣播值是可以信賴的。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果以及分析

在試驗(yàn)中，我們選擇了一個(gè)3公里長的雙向4車道的場景模擬了該系統(tǒng)，其中實(shí)驗(yàn)參數(shù)見表1。

表1 參數(shù)表

在實(shí)驗(yàn)中我們循環(huán)利用這些車輛資源，車輛在跑完3公里后然后又從對(duì)面車道過去，這樣循環(huán)往復(fù)，每輛車上都安裝了本文所要求的設(shè)備，并加入該檢測系統(tǒng)。

試驗(yàn)中我們想要知道使用了該模型以后的準(zhǔn)確率，每個(gè)車輛探測其相鄰車輛的位置信息，并將位置信息與時(shí)間進(jìn)行存儲(chǔ)，然后將數(shù)據(jù)傳送給數(shù)據(jù)中心計(jì)算精度計(jì)算。正如我們所預(yù)期的使用該系統(tǒng)模型提高了系統(tǒng)的精確度。

我們?yōu)榱苏{(diào)查檢測時(shí)間與車輛多少的關(guān)系，我們?cè)谡麄€(gè)過程中插入了16個(gè)修改過的信息包，并測試10次，計(jì)算得到平均時(shí)間，如圖2所示。

圖2 未用與使用該系統(tǒng)的時(shí)間差別

通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，我們得出隨著車輛的增加，對(duì)檢測出所需要的時(shí)間也隨之減少。如圖3所示為對(duì)于檢測出其中16個(gè)攻擊者所需要的時(shí)間隨著車輛多少的關(guān)系。

4 結(jié)束語

圖3 檢測出16個(gè)攻擊者所需要的時(shí)間

基于余弦相似度檢測模型利用物聯(lián)網(wǎng)先進(jìn)識(shí)別技術(shù)、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)以及其它車載設(shè)備，利用GPS數(shù)據(jù)、對(duì)面車道數(shù)據(jù)以及鄰近車輛信息等多方面信息進(jìn)行信息補(bǔ)充、信息驗(yàn)證，避免了單一數(shù)據(jù)來源的低可靠性并最終通過實(shí)驗(yàn)得出了該模型的精確度以及檢測時(shí)間。該模型適合于安裝有這些設(shè)備的車輛與道路交通中，并且通過該系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)能為危險(xiǎn)路段或者車流量少的地方行駛的車輛提供速度、位置等參數(shù)指引。

在本文中還有待研究的問題：在計(jì)算余弦相似值的時(shí)候，二維向量與三維向量對(duì)該相似值的影響，速度如何影響該值。如何確定相似度的閥值，如何很好的利用歷史數(shù)據(jù)來增強(qiáng)系統(tǒng)的可靠性。

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