CN111311912B - 车联网检测数据确定方法、装置及电子设备 - Google Patents
车联网检测数据确定方法、装置及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111311912B CN111311912B CN202010118124.5A CN202010118124A CN111311912B CN 111311912 B CN111311912 B CN 111311912B CN 202010118124 A CN202010118124 A CN 202010118124A CN 111311912 B CN111311912 B CN 111311912B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- monitoring
- data
- data frame
- interval
- frame set
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 138
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 68
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 633
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 47
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 40
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 28
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 5
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 4
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 15
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000011946 reduction process Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 1
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Small-Scale Networks (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
本申请提供了一种车联网检测数据确定方法、装置及电子设备,该方法包括:获取设定时间段的监测数据帧集,监测数据帧集为目标车辆在设定时间段内的通信数据;将监测数据帧集设定时间标签;根据监测数据帧集的时间标签,确定监测数据帧集中的目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间,数据监测区间用于作为对目标车辆的通信监测的数据依据。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,具体而言,涉及一种车联网检测数据确定方法、装置及电子设备。
背景技术
随着车联网的迅速发展,汽车与外界环境的通信能力和信息交互能力逐渐增强,增加了很多娱乐功能,极大提升了汽车的驾驶体验。但是在汽车功能丰富的同时,车内网络环境也越来越暴露在人们的面前,给了不法分子可乘之机。
目前,针对攻击者的恶意破坏,也存在一系列的防护措施来进行防御。但是车内环境往往是不可控的,现有的采用一种固定的检测标准,或安全厂商在模拟环境下测得并实施的检测标准在真实车内环境中检测结果也可能存在不足。
发明内容
有鉴于此,本申请实施例的目的在于提供一种车联网检测数据确定方法、装置及电子设备。能够达到改进现有的车内环境的检测标准的效果。
第一方面,本申请实施例提供了一种车联网检测数据确定方法,包括:
获取设定时间段的监测数据帧集,所述监测数据帧集为目标车辆在所述设定时间段内的通信数据;
为所述监测数据帧集中的数据帧设定时间标签;
根据所述监测数据帧集中的数据帧的时间标签,确定所述监测数据帧集中的目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间,所述数据监测区间用于作为对所述目标车辆的通信监测的数据依据。
在一种可选地实施方式中,所述根据所述监测数据帧集中的数据帧的时间标签,确定所述监测数据帧集中的目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间的步骤,包括:
根据所述监测数据帧集中的数据帧的时间标签计算所述监测数据帧集中的目标监测数据帧集的数据传输的监测时间规律;
根据所述时间规律确定出所述述目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间。
本申请实施例提供的车联网检测数据确定方法,还可以按照采集到的数据帧集的时间规律,设定一数据监测的区间,从而可以使数据监测区间能够更适应数据的检测需求,从而可以提高车内环境检测的准确性。
在一种可选地实施方式中,所述根据所述时间规律确定出所述述目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间的步骤,包括:
从所述监测时间规律中获取一时间间隔;
根据所述时间间隔确定出所述目标监测数据帧集的初始监测区间;
根据所述目标监测数据帧集对所述初始监测区间进行动态调整,以得到述述目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间。
在一种可选地实施方式中,所述根据所述目标监测数据帧集对所述初始监测区间进行动态调整,以得到述述目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间的步骤,包括:
将所述根据所述目标监测数据帧集对应的数据帧使用当前监测区间进行检测,其中,首次检测时,所述当前监测区间为所述初始监测区间;所述目标监测数据帧集对应的数据帧为:所述目标监测数据帧集中的数据帧、或采集到的与所述目标监测数据帧集中的数据帧的标识相同的数据帧;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为正常数据帧,则将当前监测区间进行缩小处理,得到更新的当前监测区间,并使用所述更新的当前监测区间对其它所述目标监测数据帧集对应的数据帧进行检测;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为异常数据帧,将当前监测区间的前一检测节点得到的监测区间作为所述数据监测区间。
在一种可选地实施方式中,所述根据所述目标监测数据帧集对所述初始监测区间进行动态调整,以得到述述目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间的步骤,包括:
将所述根据所述目标监测数据帧集对应的数据帧使用当前监测区间进行检测,其中,首次检测时,所述当前监测区间为所述初始监测区间;所述目标监测数据帧集对应的数据帧为:所述目标监测数据帧集中的数据帧、或采集到的与所述目标监测数据帧集中的数据帧的标识相同的数据帧;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为正常数据帧,则将当前监测区间进行缩小处理,得到更新的当前监测区间,并使用所述更新的当前监测区间对其它所述目标监测数据帧集对应的数据帧进行检测,其中,当前监测区间缩小后的区间在当前限定区间内;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为异常数据帧,则将当前监测区间恢复至前一检测节点的监测区间,且将当前监测区间设置为当前限定区间;
直到所述当前限定区间的端点与所述当前监测区间对应的端点的距离小于设定的最小调整值,则将当前监测区间作为所述数据监测区间。
在一种可选地实施方式中,所述根据所述目标监测数据帧集对所述初始监测区间进行动态调整,以得到述述目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间的步骤,包括:
将所述根据所述目标监测数据帧集对应的数据帧使用当前监测区间进行检测,其中,首次检测时,所述当前监测区间为所述初始监测区间;所述目标监测数据帧集对应的数据帧为:所述目标监测数据帧集中的数据帧、或采集到的与所述目标监测数据帧集中的数据帧的标识相同的数据帧;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为正常数据帧,则将当前监测区间的左端点进行增大处理,得到更新的当前监测区间,并使用所述更新的当前监测区间对其它所述目标监测数据帧集对应的数据帧进行检测;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为异常数据帧,将当前监测区间的前一检测节点得到的监测区间的左端点作为数据监测区间的目标左端点;
将所述根据所述目标监测数据帧集对应的数据帧使用当前监测区间进行检测,其中,所述当前监测区间的左端点等于所述目标左端点;所述目标监测数据帧集对应的数据帧为:所述目标监测数据帧集中的数据帧、或采集到的与所述目标监测数据帧集中的数据帧的标识相同的数据帧;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为正常数据帧,则将当前监测区间的右端点进行缩小处理,得到更新的当前监测区间,并使用所述更新的当前监测区间对其它所述目标监测数据帧集对应的数据帧进行检测;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为异常数据帧,将当前监测区间的前一检测节点得到的监测区间的右端点作为数据监测区间的目标右端点。
本申请实施例提供的车联网检测数据确定方法,还可以使用临时监测区间对数据进行检测,以实现动态的调整监测区间,从而可以得到一个与目标监测数据帧集能够匹配的一数据监测区间,从而可以实现提高数据监测区间的监测效果。
在一种可选地实施方式中,所述监测数据帧中的每一数据帧对应有身份标识;所述根据所述监测数据帧集中的数据帧的时间标签计算所述监测数据帧集中的目标监测数据帧集的数据传输的监测时间规律的步骤,包括:
从所述监测数据帧集中筛选具有目标身份标识的目标监测数据帧集;
根据所述目标监测数据帧集中的各个数据帧的时间标签,计算所述目标监测数据帧集的数据传输的监测时间规律。
本申请实施例提供的车联网检测数据确定方法,还可以就不同的身份标识的数据帧单独确定出监测时间规律,从而可以确定出目标身份标识的对应的数据监测区间,从而可以使数据监测区间仅作为目标身份标识对应的数据的监测标准,可以使用数据的检测更加准确。
在一种可选地实施方式中,所述方法还包括:
监测所述目标车辆的监测通信数据;
根据所述数据监测区间确定所述通信数据的检测结果;
判断指定监测时间段内的所述检测结果的错误数是否超过设定值;
若所述指定时间段内的所述检测结果的错误数超过设定值,对所述数据监测区间进行更新,得到更新的数据监测区间,其中,所述更新的数据监测区间包含更新前的所述数据监测区间。
本申请实施例提供的车联网检测数据确定方法,还可以在监测过程中,也可以实现对数据监测区间的更新,从而可以使数据监测区间能够更适应数据检测的需求。
在一种可选地实施方式中,所述对所述数据监测区间进行更新,得到更新的数据监测区间的步骤,包括:
将所述数据监测区间的左端点减小指定值,或/及将所述数据监测区间的右端点增大指定值,得到更新的数据监测区间。
本申请实施例提供的车联网检测数据确定方法,还可以限定每次调整数据监测区间的范围,从而可以减少一次调整范围过大,导致调整得到的数据监测区间的检测效果降低的情况。
在一种可选地实施方式中,所述方法还包括:
获取所述目标车辆的当前通信数据;
判断所述当前通信数据的相邻数据帧的时间间隔是否在所述数据监测区间内;
若所述当前通信数据的相邻数据帧的时间间隔未在所述数据监测区间内,则判定所述当前通信数据存在异常。
本申请实施例提供的车联网检测数据确定方法,还可以使用得到的数据监测区间对目标车辆内的数据情况进行检测,从而提高车内网络环境的安全性。
第二方面,本申请实施例还提供一种车联网检测数据确定装置,包括:
获取模块,用于获取设定时间段的监测数据帧集,所述监测数据帧集为目标车辆在所述设定时间段内的通信数据;
设定模块,用于为所述监测数据帧集中的数据帧设定时间标签;
确定模块,用于根据所述监测数据帧集中的数据帧的时间标签,确定所述监测数据帧集中的目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间,所述数据监测区间用于作为对所述目标车辆的通信监测的数据依据。
第三方面,本申请实施例还提供一种电子设备,包括:处理器、存储器,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当电子设备运行时,所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面,或第一方面的任一种可能的实施方式中的车联网检测数据确定方法的步骤。
第四方面,本申请实施例还提供一种车辆,包括上述第三方面的实施方式提供的电子设备。
第五方面,本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面,或第一方面的任一种可能的实施方式中车联网检测数据确定方法的步骤。
本申请实施例提供的车联网检测数据确定方法、装置、电子设备、车辆及计算机可读存储介质,采用监测数据帧集中的各个数据帧的时间标签,确定出用于监测数据用的数据监测区间,与现有技术中的固定的检测标准,或安全厂商在模拟环境下测得并实施的检测标准相比,其结合实际传输过程中的监测数据帧集,使确定出的数据监测区间能够更符合数据监测的需求。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的车联网检测数据确定方法的流程图。
图2为本申请实施例提供的车联网检测数据确定方法的步骤103的详细流程图。
图3为本申请实施例提供的车联网检测数据确定方法的部分流程图。
图4为本申请实施例提供的车联网检测数据确定方法的部分流程图。
图5为本申请实施例提供的车联网检测数据确定装置的功能模块示意图。
图6为本申请实施例提供的电子设备的方框示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中附图,对本申请实施例中的技术方案进行描述。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时,在本申请的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
汽车越来越智能化,目前主要是通过与外界环境进行通信实现汽车的智能化。智能化的同时,也使汽车内的网络环境暴露在人们面前,导致车内的网络环境可能会被不法分子攻击。针对攻击者的恶意破坏,也提出了一系列的防护措施来进行防御。
本申请发明人对上述问题进行研究发现,车内网络环境的检测可以通过以下两种方式:
第一种方式:计算连续两个相同ID数据帧的时间间隔,然后将该时间间隔与该ID的周期一半进行比较,若该连续两个相同ID数据帧的时间间隔大于周期一半,则为正常数据帧,否则为异常数据帧。
第二种方式:计算连续两个相同ID数据帧的时间间隔,将该时间间隔与预先存储的该ID对应的时间间隔阈值范围进行比对,若该连续两个相同ID数据帧的时间间隔在该ID对应的时间间隔阈值范围内,则为正常数据帧,否则为异常数据帧。
上述的第一种方式将帧周期的二分之一作为时间间隔最小值,都以二分之一周期作为阈值进行数据的判断缺少针对性,对于不同的数据帧的检测结果准确率可能也存在不同。
上述的第二种方式,将一预设的时间区间,但是预设的时间区间一般是在一特定的模拟环境下测得,往往不具有针对性,车内网络往往会因为使用者的驾驶习惯或者接入其它安装设备而受到影响,这些情况可能会影响检测的准确率。而预设的时间区间过大或者过小会造成漏报或者误报的现象发生。
基于上述研究,本申请实施例提供了一种车联网检测数据确定方法、装置、电子设备、车辆及计算机可读存储介质,不单单使用一最小阈值对数据情况进行检测,也不使用预先存储的数值区间作为唯一的判断基准。下面通过几个实施例进行描述。
实施例一
请参阅图1,是本申请实施例提供的车联网检测数据确定方法的流程图。下面将对图1所示的具体流程进行详细阐述。
步骤101,获取设定时间段的监测数据帧集。
监测数据帧集为目标车辆在所述设定时间段内的通信数据。该通信数据可以是车内设备访问外部环境的访问数据。
可选地,上述的设定时间段可以是目标车辆在正常工作状态下的一时间段。例如,目标车辆在行驶状态下的一时间段。可选地,上述的设定时间段也可以是目标车辆在包括行驶状态、放置状态的一时间段。例如,某一天、某一周。
步骤102,为所述监测数据帧集中的数据帧设定时间标签。
示例性地,上述的时间标签用于标识对应的数据帧的接收时间、发送时间等。
步骤103,根据所述监测数据帧集中的数据帧的时间标签,确定所述监测数据帧集中的目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间。
其中,数据监测区间用于作为对所述目标车辆的通信监测的数据依据。
示例性地,检测数据时,将数据监测区间作为判断数据是否异常的依据。例如,相邻两帧数据的时间间隔在数据监测区间内,则表示当前的数据帧无异常。
如图2所示,步骤103可以包括以下步骤。
步骤1031,根据所述监测数据帧集中的数据帧的时间标签计算所述监测数据帧集中的目标监测数据帧集的数据传输的监测时间规律。
示例性地,监测时间规律可以是目标监测数据帧集中的任意相邻两帧数据的时间间隔、以及时间间隔分布。
在一种实施方式中,监测数据帧中的每一数据帧对应有身份标识;步骤1031,包括:从所述监测数据帧集中筛选具有目标身份标识的目标监测数据帧集,根据所述目标监测数据帧集中的各个数据帧的时间标签,计算所述目标监测数据帧集的数据传输的监测时间规律。
示例性地,上述的目标身份标识可以用于标识传输该数据帧的电子设备,或电子控制单元。
步骤1032,根据所述时间规律确定出所述述目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间。
可选地,步骤1032可以被实施为:
步骤a,从所述监测时间规律中获取一时间间隔。
示例性地,可以通过以下公式计算得到一时间间隔:
Δt=tj-tj-1;
其中,tj、tj-1分别表示目标监测数据帧集中相邻两帧数据的时间标签;Δt表示目标监测数据帧集中相邻两帧数据的时间间隔。
步骤b,根据所述时间间隔确定出所述目标监测数据帧集的初始监测区间。
可选地,可以先根据上述的时间间隔计算得到初始监测区间的左端点,以及初始监测区间的右端点。
可选地,可以将上述的时间间隔作为目标监测数据帧集的初始周期,此时,初始监测区间的左端点可以表示为:
Tmin(IDn)=αT;
初始监测区间的右端点可以表示为:
Tmax(IDn)=βT;
其中,区间[αT,βT]形成初始监测区间。
其中,T表示数据帧周期;IDn表示身份标识为n的数据帧;Δtj-(j-1)表示具有相同身份标识的第j个数据帧与第j-1个数据帧之间的时间间隔;α表示监测区间所用的最小值系数;β表示监测区间所用的最大值系数;Tmax:表示监测区间的右端点;Tmin表示监测区间的左端点。
可选地,上述的数据帧周期也可以是由历史数据计算得到的。
步骤c,根据所述目标监测数据帧集对所述初始监测区间进行动态调整,以得到述述目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间。
第一种实施方式,上述的根据所述目标监测数据帧集对所述初始监测区间进行动态调整,以得到述述目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间可以通过以下方式实施。
步骤d1,将所述根据所述目标监测数据帧集对应的数据帧使用当前监测区间进行检测。
其中,首次检测时,所述当前监测区间为所述初始监测区间。
可选地,目标监测数据帧集对应的数据帧可以是目标监测数据帧集中的数据帧。其中,目标监测数据帧集为目标车辆处于正常状态下采集得到的数据。
可选地,目标监测数据帧集对应的数据帧还可以是在目标车辆处于正常状态下采集到的与所述目标监测数据帧集中的数据帧的标识相同的数据帧。
示例性地,计算所述根据所述目标监测数据帧集对应的数据帧中的相邻两帧数据帧的时间间隔,判断该时间间隔是否在当前监测区间内,以得到检测结果。其中,该时间间隔在当前监测区间内,检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为正常数据帧;若时间间隔未在当前监测区间内,检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为异常数据帧。
步骤d2,若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为正常数据帧,则将当前监测区间进行缩小处理,得到更新的当前监测区间。
本实施例中,在通过步骤d2得到更新的当前监测区间后,可以返回步骤d1,从而实现使用更新的当前监测区间对其它所述目标监测数据帧集对应的数据帧进行检测。
在一实施方式中,上述的缩小处理可以将当前监测区间的左端点增大。可选地,可以将当前监测区间的左端点加上指定值,得到更新后的当前监测区间的左端点。例如,指定值可以是0.1、0.15、0.2、0.08等值。可选地,可以将当前监测区间的左端点的指定倍数作为更新后的当前监测区间的左端点。例如,该指定倍数可以是2倍、2.5倍、1.8倍等。
在另一种实施方式中,上述的缩小处理可以将当前监测区间的右端点减小。可选地,可以将当前监测区间的右端点减去指定值,得到更新后的当前监测区间的右端点。例如,指定值可以是0.1、0.15、0.2、0.08等值。可选地,可以将当前监测区间的右端点的指定倍数作为更新后的当前监测区间的右端点。例如,该指定倍数可以是1/2倍、2/3倍、3/5倍等。
步骤d3,若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为异常数据帧,将当前监测区间的前一检测节点得到的监测区间作为所述数据监测区间。
本实施例中,由于检测数据为目标车辆处于正常状态下采集得到的数据,但是根据当前监测区间进行检测时,出现检测结果为异常,则表示当前监测区间收缩超过了正常范围,不能满足监测需求,则不需要再进行调整。
第二种实施方式,上述的根据所述目标监测数据帧集对所述初始监测区间进行动态调整,以得到述述目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间可以通过以下方式实施:
步骤d4,将所述根据所述目标监测数据帧集对应的数据帧使用当前监测区间进行检测。
其中,首次检测时,所述当前监测区间为所述初始监测区间。
可选地,目标监测数据帧集对应的数据帧可以是目标监测数据帧集中的数据帧。可选地,目标监测数据帧集对应的数据帧可以是采集到的与所述目标监测数据帧集中的数据帧的标识相同的数据帧。
步骤d5,若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为正常数据帧,则将当前监测区间进行缩小处理。
其中,当前监测区间缩小后的区间在当前限定区间内。
可选地,可以预先设置一调整数值区间。
在一实施方式中,上述的缩小处理可以将当前监测区间的左端点增大。每次对左端点进行增大处理时,可以在上述的调整数值区间取任意一值与当前的左端点的值相加。
在另一种实施方式中,上述的缩小处理可以将当前监测区间的右端点减小。每次对左端点进行减小处理时,可以当前的右端点减去在上述的调整数值区间取任意一值。
其中,本实施方式中的检测区间缩小方式与第一种实施方式中的缩小方式相似,在此不再赘述。
本实施例中,在通过步骤d5得到更新的当前监测区间后,可以返回步骤d4,从而使用步骤d5更新得到的当前监测区间对其它的目标监测数据帧集对应的数据帧进行检测。
步骤d6,若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为异常数据帧,则将当前监测区间恢复至前一检测节点的监测区间,且将当前监测区间设置为当前限定区间。
直到所述当前限定区间的端点与所述当前监测区间对应的端点的距离小于设定的最小调整值,则将当前监测区间作为所述数据监测区间。
示例性地,若用于调整监测区间的端点的调整值可以在[0.08,0.18]区间内。则当前限定区间为[a1,b1],当前监测区间为[a2,b2]。若(a1-a2)<0.08,则不能再调整监测区间的左端点,则将最新的且有效的监测区间的左端点作为数据监测区间的目标左端点。若(b1-b2)<0.08,则不能再调整监测区间的右端点,则将最新的且有效的监测区间的右端点作为数据监测区间的目标右端点。
其中,有效的监测区间表示使用该监测区间检测目标监测数据帧集对应的数据帧的检测结构均为正常数据帧。
第三种实施方式,可以采用先将监测区间的左端点进行调整,再对右端点进行调整。上述的根据所述目标监测数据帧集对所述初始监测区间进行动态调整,以得到述述目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间可以通过以下方式实施:
步骤d7,将所述根据所述目标监测数据帧集对应的数据帧使用当前监测区间进行检测。
其中,首次检测时,所述当前监测区间为所述初始监测区间;所述目标监测数据帧集对应的数据帧为:所述目标监测数据帧集中的数据帧、或采集到的与所述目标监测数据帧集中的数据帧的标识相同的数据帧;
步骤d8,若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为正常数据帧,则将当前监测区间的左端点进行增大处理,得到更新的当前监测区间,并使用所述更新的当前监测区间对其它所述目标监测数据帧集对应的数据帧进行检测;
本实施例中,在通过步骤d8得到更新的当前监测区间后,可以返回步骤d7,从而使用步骤d8更新得到的当前监测区间对其它的目标监测数据帧集对应的数据帧进行检测。
步骤d9,若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为异常数据帧,将当前监测区间的前一检测节点得到的监测区间的左端点作为数据监测区间的目标左端点;
步骤d10,将所述根据所述目标监测数据帧集对应的数据帧使用当前监测区间进行检测。
其中,步骤d10中的当前监测区间的左端点等于所述目标左端点。
可选地,目标监测数据帧集对应的数据帧可以是目标监测数据帧集中的数据帧。可选地,目标监测数据帧集对应的数据帧可以是采集到的与所述目标监测数据帧集中的数据帧的标识相同的数据帧。
步骤d11,若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为正常数据帧,则将当前监测区间的右端点进行缩小处理,得到更新的当前监测区间,并使用所述更新的当前监测区间对其它所述目标监测数据帧集对应的数据帧进行检测。
本实施例中,在通过步骤d11得到更新的当前监测区间后,可以返回步骤d10,从而使用步骤d11更新得到的当前监测区间对其它的目标监测数据帧集对应的数据帧进行检测。
步骤d12,若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为异常数据帧,将当前监测区间的前一检测节点得到的监测区间的右端点作为数据监测区间的目标右端点。
本实施方式中的左端点和右端点的值的调整方式可以与第一种实施方式中的区间的端点值调整方式相同。本实施方式中的左端点和右端点的值的调整方式可以与第二种实施方式中的区间的端点值调整方式相同。在此不再赘述监测区间的端点的调整方式。
可选地,本申请实施例可以车内系统预设的白名单检测引擎,当车内系统中的白名单发生更新之后,则可能有新增或者删除电子控制单元(lectronic Control Unit,ECU),车内环境发生变化,则可以对车内当前的各个电子控制单元的数据监测区间进行更新。如图3所示,本实施中的车联网检测数据确定方法还可以包括以下步骤。
步骤104,监测所述目标车辆的监测通信数据。
本实施例中,上述的监测通信数据为携带有上述目标身份标识的通信数据。
步骤105,根据所述数据监测区间确定所述通信数据的检测结果。
可选地,可以计算监测通信数据中相邻两帧数据的时间间隔,通过判断该时间间隔是否在数据监测区间内,以得到检测结果。
步骤106,判断指定监测时间段内的所述检测结果的错误数是否超过设定值。
若所述指定时间段内的所述检测结果的错误数超过设定值,则执行步骤107。
示例性地,上述的指定监测时间段可以是一周、三天、四天等时间段。
上述的设定值可以任意设定。示例性地,根据使用车内环境的不同,上述的设定值也可以不同。
步骤107,对所述数据监测区间进行更新,得到更新的数据监测区间。
其中,所述更新的数据监测区间包含更新前的所述数据监测区间。
在一种实施方式中,将所述数据监测区间的左端点减小指定值,或/及将所述数据监测区间的右端点增大指定值,得到更新的数据监测区间。
如果将数据监测区间范围过于缩小,可能会造成检测车内网络误报频繁,所以本实施例还可以根据数误报数量对数据监测区间进行调整,当误报数量超过设定的阈值时,可以对数据监测区间进行更新,从而可以使用车内环境中的通信数据的检测更加准确。
可选地,如图4所示,本实施中的车联网检测数据确定方法还可以包括以下步骤。
步骤108,获取所述目标车辆的当前通信数据。
本实施例中,不同的数据监测区间用于检测带有不同身份标识的数据帧。
步骤109,判断所述当前通信数据的相邻数据帧的时间间隔是否在所述数据监测区间内。
可选地,可以根据当前通信数据对应的身份标识确定出对应的数据监测区间,并使用对应的数据监测区间作为检测依据。
步骤110,若所述当前通信数据的相邻数据帧的时间间隔未在所述数据监测区间内,则判定所述当前通信数据存在异常。
通过本实施例中的车联网检测数据确定方法,能够实现动态地调整用于检测车内的通信数据的异常情况的监测区间,从而可以提升检测结果的准确率。
实施例二
基于同一申请构思,本申请实施例中还提供了与车联网检测数据确定方法对应的车联网检测数据确定装置,由于本申请实施例中的装置解决问题的原理与前述的车联网检测数据确定方法实施例相似,因此本实施例中的装置的实施可以参见上述方法的实施例中的描述,重复之处不再赘述。
请参阅图5,是本申请实施例提供的车联网检测数据确定装置的功能模块示意图。本实施例中的车联网检测数据确定装置中的各个模块用于执行上述方法实施例中的各个步骤。车联网检测数据确定装置包括:获取模块201、设定模块202、确定模块203;其中,
获取模块201,用于获取设定时间段的监测数据帧集,所述监测数据帧集为目标车辆在所述设定时间段内的通信数据;
设定模块202,用于为所述监测数据帧集中的数据帧设定时间标签;
确定模块203,用于根据所述监测数据帧集中的数据帧的时间标签,确定所述监测数据帧集中的目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间,所述数据监测区间用于作为对所述目标车辆的通信监测的数据依据。
一种可能的实施方式中,所确定模块203,包括规律计算单元和区间确定单元:
规律计算单元,用于根据所述监测数据帧集中的数据帧的时间标签计算所述监测数据帧集中的目标监测数据帧集的数据传输的监测时间规律;
区间确定单元,用于根据所述时间规律确定出所述述目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间。
一种可能的实施方式中,区间确定单元,用于:
从所述监测时间规律中获取一时间间隔;
根据所述时间间隔确定出所述目标监测数据帧集的初始监测区间;
根据所述目标监测数据帧集对所述初始监测区间进行动态调整,以得到述述目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间。
一种可能的实施方式中,区间确定单元,用于:
将所述根据所述目标监测数据帧集对应的数据帧使用当前监测区间进行检测,其中,首次检测时,所述当前监测区间为所述初始监测区间;所述目标监测数据帧集对应的数据帧为:所述目标监测数据帧集中的数据帧、或采集到的与所述目标监测数据帧集中的数据帧的标识相同的数据帧;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为正常数据帧,则将当前监测区间进行缩小处理,得到更新的当前监测区间,并使用所述更新的当前监测区间对其它所述目标监测数据帧集对应的数据帧进行检测;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为异常数据帧,将当前监测区间的前一检测节点得到的监测区间作为所述数据监测区间。
一种可能的实施方式中,区间确定单元,用于:
将所述根据所述目标监测数据帧集对应的数据帧使用当前监测区间进行检测,其中,首次检测时,所述当前监测区间为所述初始监测区间;所述目标监测数据帧集对应的数据帧为:所述目标监测数据帧集中的数据帧、或采集到的与所述目标监测数据帧集中的数据帧的标识相同的数据帧;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为正常数据帧,则将当前监测区间进行缩小处理,得到更新的当前监测区间,并使用所述更新的当前监测区间对其它所述目标监测数据帧集对应的数据帧进行检测,其中,当前监测区间缩小后的区间在当前限定区间内;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为异常数据帧,则将当前监测区间恢复至前一检测节点的监测区间,且将当前监测区间设置为当前限定区间;
直到所述当前限定区间的端点与所述当前监测区间对应的端点的距离小于设定的最小调整值,则将当前监测区间作为所述数据监测区间。
一种可能的实施方式中,区间确定单元,用于:
将所述根据所述目标监测数据帧集对应的数据帧使用当前监测区间进行检测,其中,首次检测时,所述当前监测区间为所述初始监测区间;所述目标监测数据帧集对应的数据帧为:所述目标监测数据帧集中的数据帧、或采集到的与所述目标监测数据帧集中的数据帧的标识相同的数据帧;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为正常数据帧,则将当前监测区间的左端点进行增大处理,得到更新的当前监测区间,并使用所述更新的当前监测区间对其它所述目标监测数据帧集对应的数据帧进行检测;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为异常数据帧,将当前监测区间的前一检测节点得到的监测区间的左端点作为数据监测区间的目标左端点;
将所述根据所述目标监测数据帧集对应的数据帧使用当前监测区间进行检测,其中,所述当前监测区间的左端点等于所述目标左端点;所述目标监测数据帧集对应的数据帧为:所述目标监测数据帧集中的数据帧、或采集到的与所述目标监测数据帧集中的数据帧的标识相同的数据帧;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为正常数据帧,则将当前监测区间的右端点进行缩小处理,得到更新的当前监测区间,并使用所述更新的当前监测区间对其它所述目标监测数据帧集对应的数据帧进行检测;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为异常数据帧,将当前监测区间的前一检测节点得到的监测区间的右端点作为数据监测区间的目标右端点。
一种可能的实施方式中,所述监测数据帧中的每一数据帧对应有身份标识;规律计算单元,用于:
从所述监测数据帧集中筛选具有目标身份标识的目标监测数据帧集;
根据所述目标监测数据帧集中的各个数据帧的时间标签,计算所述目标监测数据帧集的数据传输的监测时间规律。
一种可能的实施方式中,本实施例中的还可以包括更新模块,该更新模块包括数据监测单元、结果确定单元、结果判定单元以及区间更新单元:
数据监测单元,用于监测所述目标车辆的监测通信数据;
结果确定单元,用于根据所述数据监测区间确定所述通信数据的检测结果;
结果判定单元,用于判断指定监测时间段内的所述检测结果的错误数是否超过设定值;
区间更新单元,用于若所述指定时间段内的所述检测结果的错误数超过设定值,对所述数据监测区间进行更新,得到更新的数据监测区间,其中,所述更新的数据监测区间包含更新前的所述数据监测区间。
一种可能的实施方式中,区间更新单元,用于:
将所述数据监测区间的左端点减小指定值,或/及将所述数据监测区间的右端点增大指定值,得到更新的数据监测区间。
一种可能的实施方式中,本实施例中的车联网检测数据确定装置还包括:检测模块,用于:
获取所述目标车辆的当前通信数据;
判断所述当前通信数据的相邻数据帧的时间间隔是否在所述数据监测区间内;
若所述当前通信数据的相邻数据帧的时间间隔未在所述数据监测区间内,则判定所述当前通信数据存在异常。
实施例三
为便于对本实施例进行理解,对执行本申请实施例所公开的车联网检测数据确定方法的电子设备进行详细介绍。
本实施例中,该电子设备为安装在车辆内的设备,也可以是安装在车辆内的一电子控制单元(Electronic Control Unit,ECU)。
可选地,电子设备300中可以包括存储器311、处理器313。
其中,存储器311可以是,但不限于,随机存取存储器(Random Access Memory,简称RAM),只读存储器(Read Only Memory,简称ROM),可编程只读存储器(ProgrammableRead-Only Memory,简称PROM),可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-OnlyMemory,简称EPROM),电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-OnlyMemory,简称EEPROM)等。其中,存储器311用于存储程序,所述处理器313在接收到执行指令后,执行所述程序,本申请实施例任一实施例揭示的过程定义的电子设备300所执行的方法可以应用于处理器313中,或者由处理器313实现。
上述的处理器113可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。上述的处理器113可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,简称CPU)、网络处理器(Network Processor,简称NP)等;还可以是数字信号处理器(digital signalprocessor,简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,简称ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
本实施例中,还可以提供一种车辆。该车辆中包括多个电子控制单元(ElectronicControl Unit,ECU)。
其中,多个ECU通过串行CAN总线,以实现各个ECU的交互功能。
由于CAN总线是串行的,所以可能会存在ECU之间发送数据冲突的情况。本实施例中,针对上述的冲突情况,CAN总线设计出了具有非破坏性位仲裁总线结构机制,当两个ECU同时向网络中发送信息时,低优先级的ECU主动停止数据发送,而高优先级的ECU不受影响地继续传输数据。由于不同的优先级的ECU发送数据的规则可能不同,本申请实施例针对不同的ECU可以计算出不同的数据监测区间,以适应不同ECU的数据监测需求。
可选地,实施例一中的步骤101-107中的数据监控区间的确定可以由其中一电子设备计算得到。该电子设备计算得到数据监控区间后,发送给对应的设备或电子控制单元,由对应的设备或电子控制单元执行车内环境中的通信数据的检查的步骤108-110。
此外,本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例中所述的车联网检测数据确定方法的步骤。
本申请实施例所提供的车联网检测数据确定方法的计算机程序产品,包括存储了程序代码的计算机可读存储介质,所述程序代码包括的指令可用于执行上述方法实施例中所述的车联网检测数据确定方法的步骤,具体可参见上述方法实施例,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现方式中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外,在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分,也可以是各个模块单独存在,也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已,并不用于限制本申请,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (11)
1.一种车联网检测数据确定方法,其特征在于,包括:
获取设定时间段的监测数据帧集,所述监测数据帧集为目标车辆在所述设定时间段内的通信数据;
为所述监测数据帧集中的数据帧设定时间标签;
根据所述监测数据帧集中的数据帧的时间标签计算所述监测数据帧集中的目标监测数据帧集的数据传输的监测时间规律;
从所述监测时间规律中获取一时间间隔;
根据所述时间间隔确定出所述目标监测数据帧集的初始监测区间;
根据所述目标监测数据帧集对所述初始监测区间进行动态调整,以得到所述目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间,所述数据监测区间用于作为对所述目标车辆的通信监测的数据依据;
其中,所述根据所述目标监测数据帧集对所述初始监测区间进行动态调整,以得到所述目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间,包括:
将所述根据所述目标监测数据帧集对应的数据帧使用当前监测区间进行检测,其中,首次检测时,所述当前监测区间为所述初始监测区间;所述目标监测数据帧集对应的数据帧为:所述目标监测数据帧集中的数据帧、或采集到的与所述目标监测数据帧集中的数据帧的标识相同的数据帧;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为正常数据帧,则将当前监测区间进行缩小处理,得到更新的当前监测区间,并使用所述更新的当前监测区间对其它所述目标监测数据帧集对应的数据帧进行检测;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为异常数据帧,将当前监测区间的前一检测节点得到的监测区间作为所述数据监测区间。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标监测数据帧集对所述初始监测区间进行动态调整,以得到所述目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间的步骤,包括:
将所述根据所述目标监测数据帧集对应的数据帧使用当前监测区间进行检测,其中,首次检测时,所述当前监测区间为所述初始监测区间;所述目标监测数据帧集对应的数据帧为:所述目标监测数据帧集中的数据帧、或采集到的与所述目标监测数据帧集中的数据帧的标识相同的数据帧;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为正常数据帧,则将当前监测区间进行缩小处理,得到更新的当前监测区间,并使用所述更新的当前监测区间对其它所述目标监测数据帧集对应的数据帧进行检测,其中,当前监测区间缩小后的区间在当前限定区间内;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为异常数据帧,则将当前监测区间恢复至前一检测节点的监测区间,且将当前监测区间设置为当前限定区间;
直到所述当前限定区间的端点与所述当前监测区间对应的端点的距离小于设定的最小调整值,则将当前监测区间作为所述数据监测区间。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标监测数据帧集对所述初始监测区间进行动态调整,以得到所述目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间的步骤,包括:
将所述根据所述目标监测数据帧集对应的数据帧使用当前监测区间进行检测,其中,首次检测时,所述当前监测区间为所述初始监测区间;所述目标监测数据帧集对应的数据帧为:所述目标监测数据帧集中的数据帧、或采集到的与所述目标监测数据帧集中的数据帧的标识相同的数据帧;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为正常数据帧,则将当前监测区间的左端点进行增大处理,得到更新的当前监测区间,并使用所述更新的当前监测区间对其它所述目标监测数据帧集对应的数据帧进行检测;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为异常数据帧,将当前监测区间的前一检测节点得到的监测区间的左端点作为数据监测区间的目标左端点;
将所述根据所述目标监测数据帧集对应的数据帧使用当前监测区间进行检测,其中,所述当前监测区间的左端点等于所述目标左端点;所述目标监测数据帧集对应的数据帧为:所述目标监测数据帧集中的数据帧、或采集到的与所述目标监测数据帧集中的数据帧的标识相同的数据帧;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为正常数据帧,则将当前监测区间的右端点进行缩小处理,得到更新的当前监测区间,并使用所述更新的当前监测区间对其它所述目标监测数据帧集对应的数据帧进行检测;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为异常数据帧,将当前监测区间的前一检测节点得到的监测区间的右端点作为数据监测区间的目标右端点。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述监测数据帧中的每一数据帧对应有身份标识;所述根据所述监测数据帧集中的数据帧的时间标签计算所述监测数据帧集中的目标监测数据帧集的数据传输的监测时间规律的步骤,包括:
从所述监测数据帧集中筛选具有目标身份标识的目标监测数据帧集;
根据所述目标监测数据帧集中的各个数据帧的时间标签,计算所述目标监测数据帧集的数据传输的监测时间规律。
5.根据权利要求1-4任意一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
监测所述目标车辆的监测通信数据;
根据所述数据监测区间确定所述通信数据的检测结果;
判断指定监测时间段内的所述检测结果的错误数是否超过设定值;
若所述指定监测时间段内的所述检测结果的错误数超过设定值,对所述数据监测区间进行更新,得到更新的数据监测区间,其中,所述更新的数据监测区间包含更新前的所述数据监测区间。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述对所述数据监测区间进行更新,得到更新的数据监测区间的步骤,包括:
将所述数据监测区间的左端点减小指定值,或/及将所述数据监测区间的右端点增大指定值,得到更新的数据监测区间。
7.根据权利要求1-4任意一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取所述目标车辆的当前通信数据;
判断所述当前通信数据的相邻数据帧的时间间隔是否在所述数据监测区间内;
若所述当前通信数据的相邻数据帧的时间间隔未在所述数据监测区间内,则判定所述当前通信数据存在异常。
8.一种车联网检测数据确定装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取设定时间段的监测数据帧集,所述监测数据帧集为目标车辆在所述设定时间段内的通信数据;
设定模块,用于为所述监测数据帧集中的数据帧设定时间标签;
确定模块,用于根据所述监测数据帧集中的数据帧的时间标签,确定所述监测数据帧集中的目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间,所述数据监测区间用于作为对所述目标车辆的通信监测的数据依据;
其中,确定模块,包括规律计算单元和区间确定单元:
规律计算单元,用于根据所述监测数据帧集中的数据帧的时间标签计算所述监测数据帧集中的目标监测数据帧集的数据传输的监测时间规律;
区间确定单元,用于根据所述时间规律确定出所述目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间;
所述区间确定单元,用于从所述监测时间规律中获取一时间间隔,根据所述时间间隔确定出所述目标监测数据帧集的初始监测区间,根据所述目标监测数据帧集对所述初始监测区间进行动态调整,以得到所述目标监测数据帧集的数据传输的数据监测区间;
所述区间确定单元,还用于:
将所述根据所述目标监测数据帧集对应的数据帧使用当前监测区间进行检测,其中,首次检测时,所述当前监测区间为所述初始监测区间;所述目标监测数据帧集对应的数据帧为:所述目标监测数据帧集中的数据帧、或采集到的与所述目标监测数据帧集中的数据帧的标识相同的数据帧;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为正常数据帧,则将当前监测区间进行缩小处理,得到更新的当前监测区间,并使用所述更新的当前监测区间对其它所述目标监测数据帧集对应的数据帧进行检测;
若检测结果为所述目标监测数据帧集对应的数据帧为异常数据帧,将当前监测区间的前一检测节点得到的监测区间作为所述数据监测区间。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器;
存储器,所述存储器存储有电子控制单元可执行的机器可读指令,当电子设备运行时,所述机器可读指令被所述电子控制单元执行时执行如权利要求1至7任一所述的方法的步骤。
10.一种车辆,其特征在于,包括:权利要求9所述的电子设备。
11.一种计算机可读存储介质,其特征在于,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010118124.5A CN111311912B (zh) | 2020-02-25 | 2020-02-25 | 车联网检测数据确定方法、装置及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010118124.5A CN111311912B (zh) | 2020-02-25 | 2020-02-25 | 车联网检测数据确定方法、装置及电子设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111311912A CN111311912A (zh) | 2020-06-19 |
| CN111311912B true CN111311912B (zh) | 2021-08-24 |
Family
ID=71157468
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010118124.5A Active CN111311912B (zh) | 2020-02-25 | 2020-02-25 | 车联网检测数据确定方法、装置及电子设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111311912B (zh) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112286969B (zh) * | 2020-10-29 | 2024-03-15 | 广州汽车集团股份有限公司 | 低频数据连续性确定方法和装置 |
| CN114299634A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-04-08 | 上海柴油机股份有限公司 | 汽车网联设备传输数据异常判定方法 |
| CN114520855B (zh) * | 2021-12-31 | 2024-03-15 | 广州文远知行科技有限公司 | 基于多模块数据的图像帧渲染方法、装置及存储介质 |
Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101505302A (zh) * | 2009-02-26 | 2009-08-12 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 安全策略的动态调整方法和系统 |
| CN102395124A (zh) * | 2008-06-07 | 2012-03-28 | 华为技术有限公司 | 呼叫切换、建立方法及装置 |
| CN104768234A (zh) * | 2014-01-06 | 2015-07-08 | 华为技术有限公司 | 网格网络的传输方法及无线终端点 |
| CN106059813A (zh) * | 2016-06-14 | 2016-10-26 | 西安电子科技大学 | 一种基于动态时间间隔的综合探测方法 |
| CN107707431A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-02-16 | 河南科技大学 | 一种面向云平台的数据安全监测方法及系统 |
| CN108111510A (zh) * | 2017-12-20 | 2018-06-01 | 北京航空航天大学 | 一种车内网络入侵检测方法及系统 |
| CN108574981A (zh) * | 2018-02-09 | 2018-09-25 | 东峡大通(北京)管理咨询有限公司 | 调整通信装置与服务器之间通信的心跳周期的方法及装置 |
| CN108650152A (zh) * | 2018-05-21 | 2018-10-12 | 新华三技术有限公司 | 异常报文确定方法及装置 |
| CN110049453A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-07-23 | 磐基技术有限公司 | 一种通信设备的传输等待间隔设置方法 |
| CN110266556A (zh) * | 2013-04-29 | 2019-09-20 | 瑞典爱立信有限公司 | 动态检测网络中的业务异常的方法和系统 |
| CN110445810A (zh) * | 2019-09-12 | 2019-11-12 | 北京京航计算通讯研究所 | 基于多级反馈队列的车辆控制系统网络安全检测方法 |
| CN110610092A (zh) * | 2014-04-17 | 2019-12-24 | 松下电器(美国)知识产权公司 | 车载网络系统、网关装置以及不正常检测方法 |
| CN110691104A (zh) * | 2019-11-11 | 2020-01-14 | 哈尔滨工业大学 | 基于报文周期特性的车载can总线自适应入侵检测方法 |
| KR20200009366A (ko) * | 2018-07-18 | 2020-01-30 | 한국중부발전(주) | 슬로우 에이치티티피 포스트 도스 공격 탐지장치 |
| CN110784483A (zh) * | 2019-11-04 | 2020-02-11 | 北京航空航天大学 | 一种基于dga异常域名的事件检测系统及方法 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20000009366U (ko) * | 1998-11-03 | 2000-06-05 | 전덕수 | 농구대 |
| CN105681134B (zh) * | 2016-03-04 | 2018-08-10 | 西安航天动力技术研究所 | 一种通用型多种串口通信协议检测识别方法 |
| US10178026B2 (en) * | 2016-09-27 | 2019-01-08 | Gigamon Inc. | Flexible inline arrangements for guiding traffic through network tools |
| CN110191018B (zh) * | 2019-05-28 | 2023-02-17 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 车辆can总线的异常监测方法、装置和计算机设备 |
| CN110519015A (zh) * | 2019-08-30 | 2019-11-29 | 上海能塔智能科技有限公司 | 车载设备的数据传输方法、装置、计算机设备和存储介质 |
-
2020
- 2020-02-25 CN CN202010118124.5A patent/CN111311912B/zh active Active
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102395124A (zh) * | 2008-06-07 | 2012-03-28 | 华为技术有限公司 | 呼叫切换、建立方法及装置 |
| CN101505302A (zh) * | 2009-02-26 | 2009-08-12 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 安全策略的动态调整方法和系统 |
| CN110266556A (zh) * | 2013-04-29 | 2019-09-20 | 瑞典爱立信有限公司 | 动态检测网络中的业务异常的方法和系统 |
| CN104768234A (zh) * | 2014-01-06 | 2015-07-08 | 华为技术有限公司 | 网格网络的传输方法及无线终端点 |
| CN110610092A (zh) * | 2014-04-17 | 2019-12-24 | 松下电器(美国)知识产权公司 | 车载网络系统、网关装置以及不正常检测方法 |
| CN106059813A (zh) * | 2016-06-14 | 2016-10-26 | 西安电子科技大学 | 一种基于动态时间间隔的综合探测方法 |
| CN107707431A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-02-16 | 河南科技大学 | 一种面向云平台的数据安全监测方法及系统 |
| CN108111510A (zh) * | 2017-12-20 | 2018-06-01 | 北京航空航天大学 | 一种车内网络入侵检测方法及系统 |
| CN108574981A (zh) * | 2018-02-09 | 2018-09-25 | 东峡大通(北京)管理咨询有限公司 | 调整通信装置与服务器之间通信的心跳周期的方法及装置 |
| CN108650152A (zh) * | 2018-05-21 | 2018-10-12 | 新华三技术有限公司 | 异常报文确定方法及装置 |
| KR20200009366A (ko) * | 2018-07-18 | 2020-01-30 | 한국중부발전(주) | 슬로우 에이치티티피 포스트 도스 공격 탐지장치 |
| CN110049453A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-07-23 | 磐基技术有限公司 | 一种通信设备的传输等待间隔设置方法 |
| CN110445810A (zh) * | 2019-09-12 | 2019-11-12 | 北京京航计算通讯研究所 | 基于多级反馈队列的车辆控制系统网络安全检测方法 |
| CN110784483A (zh) * | 2019-11-04 | 2020-02-11 | 北京航空航天大学 | 一种基于dga异常域名的事件检测系统及方法 |
| CN110691104A (zh) * | 2019-11-11 | 2020-01-14 | 哈尔滨工业大学 | 基于报文周期特性的车载can总线自适应入侵检测方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111311912A (zh) | 2020-06-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11438350B2 (en) | Unauthorized communication detection method, unauthorized communication detection system, and non-transitory computer-readable recording medium storing a program | |
| US11757903B2 (en) | Unauthorized communication detection reference deciding method, unauthorized communication detection reference deciding system, and non-transitory computer-readable recording medium storing a program | |
| US10728101B2 (en) | In-vehicle network anomaly detection | |
| CN108885664B (zh) | 信息处理方法、信息处理系统、以及介质 | |
| CN111311912B (zh) | 车联网检测数据确定方法、装置及电子设备 | |
| US20180302422A1 (en) | Unauthorized activity detection method, monitoring electronic control unit, and onboard network system | |
| US11765186B2 (en) | Unauthorized communication detection method, unauthorized communication detection system, and non-transitory computer-readable recording medium storing a program | |
| US12063233B2 (en) | Unauthorized communication detection reference deciding method, unauthorized communication detection reference deciding system, and non- transitory computer-readable recording medium storing a program | |
| JP2018182724A5 (zh) | ||
| CN110226310A (zh) | 电子控制装置、不正当检测服务器、车载网络系统、车载网络监视系统以及车载网络监视方法 | |
| US20170318044A1 (en) | Net sleuth | |
| US11528325B2 (en) | Prioritizing data using rules for transmission over network | |
| WO2018168291A1 (ja) | 情報処理方法、情報処理システム、及びプログラム | |
| US20210326677A1 (en) | Determination device, determination program, determination method and method of generating neural network model | |
| WO2019207764A1 (ja) | 抽出装置、抽出方法および記録媒体、並びに、検知装置 | |
| Kukkala et al. | Machine Learning and Optimization Techniques for Automotive Cyber-Physical Systems | |
| CN120223436B (zh) | 一种can总线入侵检测方法、系统和电子设备 | |
| JP7226248B2 (ja) | 通信装置および異常判定装置 | |
| CN115240406B (zh) | 道路拥堵的管理方法、装置、计算机可读介质及电子设备 | |
| CN112448942A (zh) | 用于识别网络中的变差的方法 | |
| CN112084185B (zh) | 车载边缘设备基于关联学习的受损电子控制单元定位方法 | |
| WO2024195467A1 (ja) | 車載装置、プログラム及び情報処理方法 | |
| JP2024093195A (ja) | 異常フレーム判定装置、異常フレーム判定方法、及び異常フレーム判定プログラム | |
| JP2024134399A (ja) | 車載装置、プログラム及び情報処理方法 | |
| JP6398672B2 (ja) | 情報配信装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |