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随着汽车智能化、网联化的发展,汽车中集成了越来越多的电子器件,数量庞大的硬件、固件和软件中隐藏着各种设计缺陷和漏洞,这从根本上导致了智能汽车信息安全问题。大量汽车漏洞的披露,严重影响了汽车安全,制约了智能汽车的广泛应用。漏洞管理是降低漏洞危害、改善汽车安全的有效手段。在漏洞管理流程中,漏洞评估是决定漏洞处置优先级的重要一环。但是,现有的漏洞评分系统不能合理地评估智能汽车安全漏洞。为了解决智能汽车漏洞评估不合理的问题,提出面向智能汽车的信息安全漏洞评分模型。基于通用漏洞评分系统（CVSS）漏洞评分原理,根据智能汽车的特点,优化了CVSS的攻击向量和攻击复杂度,并添加了财产安全、隐私安全、功能安全和生命安全4个指标来刻画漏洞可能对智能汽车造成的影响;结合机器学习的方法,对CVSS评分公式参数进行了调整,以使其更好地刻画智能汽车信息安全漏洞特点,适应调整后的指标权重。通过实例评估和统计系统特征分布发现,模型拥有更好的多样性和更稳定连续的特征分布,表明模型可以更好地对不同漏洞进行评分;并且基于模型评估得到的漏洞评分,应用层次分析法给出整车脆弱性评估,表征整车风险水平。所提模型相比现有模型可以更... 相似文献
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