自动驾驶车辆的安全评估与加固

# 自动驾驶车辆的安全评估与加固 ## 1. 简介 近年来，自动驾驶车辆的普及带来了新的网络安全挑战。黑客可能远程访问车辆并渗透其车载系统和网络。自动驾驶车辆开发面临两大主要挑战：一是在早期发现潜在的漏洞和弱点；二是有效评估现有系统在已知攻击下的脆弱程度。 为应对这些挑战，本文提出了一个基于模型检查的框架。该框架利用预定义的攻击和对策，通过安全需求评估模型的安全性。具体步骤包括：使用UML类图和活动图形式化系统，开发自动驾驶车辆系统、网络攻击和网络对策的元语言，实例化相关应用图，搜索攻击面，生成可能的攻击，最后生成Java代码实现安全系统。 ## 2. 相关工作 ### 2.1 攻击建模 - **风险方法**：提出基于风险的方法创建系统各组件的模块化攻击树，通过参数约束量化因组件内外漏洞导致安全漏洞的概率。 - **贝叶斯网络**：将攻击图建模为特殊的贝叶斯网络，网络节点代表漏洞及前后条件。 - **UMLsec扩展**：从UMLsec图中提取特定加密信息，引入Dolev - Yao攻击者模型，扩展UMLsec以建模点对点应用及其安全方面，利用滥用案例表示攻击场景。 - **攻击场景生成**：从无线安全协议的威胁模型生成攻击场景，收集漏洞数据库中的攻击，按违规属性分类，借助SecurelTree工具生成协议攻击树。 ### 2.2 攻击面检测 - **代码级检测**：通过定制基于软件组件的攻击模式，以正则表达式表示通用漏洞，识别代码级安全漏洞。 - **攻击图优化**：使用SAT求解器从攻击图中提取最小成本路径，以确定攻击关键资产的最小努力。 - **运行时分析**：基于运行时分析计算攻击面，通过系统访问控制策略区分对手控制的数据和可信数据。 - **通信攻击面**：考虑基于意图的攻击，识别应用程序的通信攻击面，分析现代汽车系统的外部攻击面。 ### 2.3 自动驾驶车辆安全 - **位置隐私保护**：提出架构保障移动用户的位置隐私，包括系统周期、基于标记转换的威胁模型和位置敏感性查询。 - **安全分析方法**：集成六步方法分析自动驾驶车辆的安全和安保，结合ISO 26262和SAE J3061标准。 - **威胁关系展示**：展示威胁、攻击、漏洞及其对自动驾驶车辆的影响之间的关系。 - **敏感区域保护**：设计自动驾驶车辆，通过自主导航和递归路径保护敏感区域免受可疑活动影响。 ## 3. 自动驾驶车辆安全评估 ### 3.1 PRISM模型检查器 使用概率和符号模型检查器PRISM验证以概率计算树逻辑（PCTL）表示的安全需求。PRISM程序由一组模块组成，模块由变量和命令定义，变量评估确定模块状态，命令定义状态转换。 概率命令表示为 `[α] g → p1 : u1 + ... + pm : um`，其中 `pi` 是概率值，`α` 是动作标签，`g` 是变量的命题逻辑公式，`ui` 是变量更新。当 `p = 1` 时，为简单命令 `[a] g → u`。 模块由 `module M` 和 `endmodule` 界定，可使用奖励模块 `R` 建模成本，由 `rewards R` 和 `endrewards` 界定，包括状态奖励 `g : r` 和转换奖励 `[a] g : r`。 ### 3.2 安全需求表达 安全需求以PCTL表达： ```plaintext φ ::= ⊤ | ap | φ ∧ φ | ¬φ | P▷◁p[ψ] ψ ::= Xφ | φU≤kφ | φUφ ``` 其中，`⊤` 表示真，`ap` 是原子命题，`k ∈ N`，`p ∈ [0, 1]`，`▷◁ ∈ {<, ≤, >, ≥}`，`∧` 是合取运算符，`¬` 是否定运算符，`P` 是概率运算符，`X`、`U≤k` 和 `U` 分别是下一个、有界直到和直到时态逻辑运算符。 ### 3.3 PRISM代码生成 开发 `TP` 函数将自动驾驶车辆模型的结构和行为图转换为PRISM代码： ```plaintext T : A → P T (A) = ∀n ∈ A, L(n = ι) = ⊤, L(n ≠ ι) = ⊥, Case(n) of l: ι↣N ⇒ in {[l]l −→(l′ = ⊥)&(L(N )′ = ⊤); } ∪ T (N ) end l: M(x, y)↣N ⇒ in {[lx]lx −→(l′x = ⊥)&(L(N )′ = ⊤); } ∪ {[ly]ly −→(l′y = ⊥)&(L(N )′ = ⊤); } ∪ T (N ) end l: J(x, y)↣N ⇒ in {[ ```