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美国陆军研究新型网络安全技术 可保护车载网络安全

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时间:1900/1/1 0:00:00

据外媒报道,美国陆军研究人员开发了一种基于机器学习的新框架,在不影响性能的情况下提高汽车车载计算机网络的安全性。

现代

随着黑客将控制权交给车载计算机的现代汽车越来越受欢迎,美国陆军的研究希望增加投资,为空中和陆地平台,特别是重型车辆提供更高级别的网络安全保护。美国陆军战斗力发展司令部的研究人员与弗吉尼亚理工大学、昆士兰大学和光州理工学院的专家合作,设计了一种名为DESOLATOR的技术,以优化一种名为移动目标防御的网络安全策略。美国陆军数学家特伦斯·摩尔博士说:“因为很难击中移动的目标,如果所有物体都是静止的,对手可以平静地观察一切并选择目标。然而,如果IP地址快速更改,分配给IP地址的信息将很快丢失,对手将不得不再次搜索。”。“DESOLATOR是指一种基于深度强化学习的资源分配和移动目标防御部署框架,它可以帮助车辆网络确定最佳的IP转换频率和带宽分配,并进行长期有效的移动目标防御。美国陆军计算机科学家和项目负责人Frederica Free Nelson表示,基于深度强化学习的资源分配可以保持高度的不确定性,在不增加维护成本的情况下击败潜在攻击者,而移动目标防御部署可以高优先级防止关键网络区域的速度减慢。研究团队利用深度强化学习,基于暴露时间和丢包等各种奖励函数,逐步塑造算法的行为,以确保DESOLATOR能够平衡安全性和效率。Moore说:“现有的车辆网络非常高效,但在设计时并没有真正考虑到安全性。现在,许多研究只关注提高性能或安全性,而同时考虑性能和安全性的情况非常罕见,尤其是对于车辆网络。”此外,DESOLATOR并不局限于确定最佳IP转换频率和带宽分配。由于这种方法是一种机器学习框架,其他研究人员可以修改技术,在一定范围内追求不同的目标。Nelson说:“重新装备技术的能力非常有价值,这种价值不仅适用于扩大研究,还适用于将这种能力与其他网络能力相结合,以实现最佳的网络安全保护

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