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la sicurezza delle informazioni sulla navigazione e sul posizionamento dell'internet dei veicoli è una questione importante nello sviluppo di veicoli in rete intelligenti, soprattutto in termini di sicurezza dei segnali gnss (global navigation satellite system). la falsificazione e gli attacchi di interferenza dei segnali gnss possono seriamente minacciare la precisione della navigazione del veicolo e sicurezza di guida.

in un caso reale, la città di qingdao ha indagato e affrontato il primo incidente di interferenza gps ingannevole nel paese. l'aggressore ha inviato segnali ingannevoli, causando la perdita della sincronizzazione della stazione base e la disconnessione del servizio, compromettendo gravemente l'uso del ride-hailing online. conducenti e passeggeri. inoltre, il laboratorio xuanyuan ha condotto test di spoofing gnss su una serie di modelli di veicoli e ha scoperto che i sistemi di navigazione della maggior parte dei veicoli non hanno protezione diretta contro lo spoofing del segnale gnss, il che indica che le auto connesse intelligenti presentano maggiori rischi nella protezione gnss.

metodi e principi di attacco

gli attacchi gnss si dividono principalmente in due tipologie: falsificazione del segnale e interferenza del segnale.

1. la falsificazione del segnale avviene quando un utente malintenzionato genera falsi segnali satellitari basati su qualsiasi posizione. gli aggressori possono utilizzare strumenti come hackrf per combinare dati effemeridi e posizioni target per generare falsi segnali conformi agli standard gps e quindi eseguire attacchi di spoofing.

2. l'interferenza del segnale si verifica quando un utente malintenzionato utilizza apparecchiature a radiofrequenza per adattarsi alla banda di frequenza corrispondente e invia continuamente segnali a radiofrequenza per interferire con il normale funzionamento del ricevitore gps.

metodi di rilevamento e difesa

per affrontare la falsificazione e l’interferenza dei segnali gnss, i ricercatori hanno proposto una varietà di metodi di rilevamento, inclusa l’applicazione di schemi di deep learning nel rilevamento dello spoofing. ad esempio, i modelli vengono addestrati per sfruttare le caratteristiche della funzione cross-affusion (caf) per fornire una classificazione probabilistica per rilevare la presenza di segnali spuri o di interferenza. inoltre, i segnali contraffatti o di interferenza possono essere identificati anche monitorando la potenza del segnale, il tempo di iterazione, la verifica multicanale, lo spostamento di frequenza doppler e altri metodi.

procedure di valutazione

al fine di tutelare al meglio la sicurezza di viaggio e dei veicoli degli utenti, la procedura speciale di valutazione ivista network intelligence and privacy security (edizione 2023) testa e valuta la sicurezza della navigazione e del posizionamento dei veicoli attraverso le seguenti due dimensioni:

1. test di falsificazione del segnale gnss

2. test di interferenza del segnale gnss

attraverso i test di attacco di cui sopra, possiamo scoprire i rischi per la sicurezza dei modelli esistenti e verificare se il veicolo può resistere ad attacchi specifici in condizioni di guida normali. vengono mostrati i metodi di valutazione specifici:

con il rapido sviluppo della tecnologia dei veicoli intelligenti connessi, la questione della sicurezza della navigazione e del posizionamento è diventata sempre più importante. i produttori di veicoli e i relativi fornitori di tecnologia devono rafforzare la ricerca sulla sicurezza delle informazioni di navigazione e posizionamento e sviluppare misure efficaci di rilevamento e difesa per garantire l’accuratezza dei sistemi di navigazione dei veicoli e la sicurezza di guida. la valutazione speciale di ivista sull'intelligenza connessa e sulla sicurezza della privacy continuerà a concentrarsi sulle esigenze dei consumatori, a soddisfare le aspettative dei consumatori per la sicurezza dei viaggi in auto, ad assumersi un senso di responsabilità sociale e a proteggere i viaggi sicuri dei consumatori.