车联网的快速发展为智慧交通提供了强有力的技术保障，极大地便利了人们的日常出行，同时，其存在的安全问题日益凸显。本书针对车联网中存在的安全问题，在对现有应对方案进行归纳、总结的基础上，提出了具体的解决方案，以期提高车联网的安全性，使其得到更广泛的应用。
全书共12章，主要内容包括针对车联网体系架构、安全威胁、安全保护现状的详细归纳，车辆组网安全、车内网安全、车联网应用级安全的解决方案，以及对现有研究工作的总结和对车联网安全未来发展的展望。
本书既可作为相关从业者与科研人员的参考资料，也可作为相关专业的本科生与研究生更深入了解车联网安全领域相关进展的重要资料。此外，作为车联网安全方面的科普读物，本书也可供社会各界人士阅读。

第1章 概述
1.1 引言
1.2 车联网体系架构
1.2.1 车外网通信体系
1.2.2 车内总线网络架构
1.2.3 车联网的应用
1.3 车联网安全威胁
1.3.1 网络级安全威胁
1.3.2 平台级安全威胁
1.3.3 应用级安全威胁
1.4 车联网安全防护现状
1.4.1 网络级安全防护
1.4.2 平台级安全防护
1.4.3 应用级安全防护
1.5 本书内容安排
第2章 车联网匿名身份认证方案
2.1 引言
2.2 预备知识
2.2.1 同态加密
2.2.2 区块链和共识机制
2.3 方案设计
2.3.1 结构与攻击模型
2.3.2 BUA的实现流程
2.4 安全性分析
2.4.1 隐私保护
2.4.2 相互认证
2.4.3 不可抵赖性与可追溯性
2.5 实验
2.5.1 计算开销
2.5.2 通信开销
本章小结
第3章 车联网中隐私增强的位置匿名路由方案
3.1 引言
3.2 预备知识
3.3 问题描述
3.3.1 网络架构
3.3.2 假设和攻击者模型
3.3.3 安全目标
3.4 改进的顺序可见加密方案
3.5 方案设计
3.5.1 节点位置共享
3.5.2 节点间消息的匿名路由
3.6 方案分析
3.6.1 安全目标分析
3.6.2 计算开销分析
3.7 实验
3.7.1 实验环境搭建
3.7.2 实验结果及分析
本章小结
第4章 基于迁移学习的车联网入侵检测方案
4.1 引言
4.2 预备知识
4.3 方案设计
4.3.1 云辅助更新方案
4.3.2 本地模型更新方案
4.4 实验
4.4.1 实验环境
4.4.2 不同攻击类型的底层流量差异
4.4.3 云辅助更新方案的实验结果分析
4.4.4 本地模型更新方案的实验结果分析
本章小结
第5章 基于边缘计算的车联网攻击检测模型
5.1 引言
5.2 预备知识
5.2.1 CART模型与基尼指数
5.2.2 Aegean WiFi数据集
5.3 模型设计
5.3.1 边云协同攻击检测模型
5.3.2 边边协同攻击检测模型
5.4 两种模型的比较分析与选用场景
5.4.1 网络时延比较
5.4.2 计算复杂度比较
5.4.3 两种模型的适用场景
5.5 实验
5.5.1 实验准备
5.5.2 实验结果分析
本章小结
第6章 基于自适应的轻量级CAN总线安全机制
6.1 引言
6.2 现有的CAN总线安全研究
6.3 基于模糊决策的安全策略选取
6.3.1 架构
6.3.2 具体步骤
6.4 ECU分域密钥管理及安全协议的设计
6.4.1 预备知识
6.4.2 ECU分域密钥管理及安全协议
6.5 理论与实验分析
6.5.1 理论分析
6.5.2 实验分析
本章小结
第7章 基于改进SVDD的CAN总线异常检测方案
7.1 引言
7.2 预备知识
7.2.1 CAN总线报文
7.2.2 SVDD
7.2.3 马尔可夫链
7.2.4 模型
7.2.5 攻击者模型
7.3 方案设计
7.3.1 主要思路
7.3.2 方案概述
7.3.3 A型数据简单正常模型提取与建立（数据预处理阶段）
7.3.4 G-SVDD方案
7.3.5 M-SVDD方案
7.4 实验
7.4.1 实验环境
7.4.2 评估标准
7.4.3 实验结果与分析
本章小结
第8章 基于增强学习的车联网上下文感知信任模型
8.1 引言
8.2 预备知识
8.2.1 网络架构
8.2.2 敌手模型
8.3 基于增强学习的上下文感知信任模型
8.3.1 信任模型框架
8.3.2 信息形式化
8.3.3 信任评估
8.3.4 基于强化学习的策略调整方法
8.4 实验
本章小结
第9章 车联网中基于差分隐私的假名互换方案
9.1 引言
9.2 预备知识
9.3 方案设计
9.3.1 方案架构
9.3.2 基于差分隐私的假名互换算法
9.4 方案理论分析
9.4.1 安全性分析
9.4.2 有效性分析
9.4.3 收敛性分析
9.5 实验
9.5.1 所需假名数量
9.5.2 平均匿名集大小
9.5.3 满足假名变换条件的概率
9.5.4 成功抵抗假名链接攻击的概率
9.5.5 本章方案的有效性
本章小结
第10章 车联网中基于差分隐私的位置扰动方案
10.1 引言
10.2 预备知识和模型
10.2.1 差分隐私和地理不可区分性
10.2.2 模型
10.2.3 隐私目标
10.3 方案设计
10.3.1 扰动方案设计
10.3.2 确定检索范围
10.3.3 扰动方案实现
10.4 方案分析
10.4.1 安全性分析
10.4.2 单位距离设定对方案的影响
10.4.3 可用性分析
10.5 实验
10.5.1 扰动位置距离误差
10.5.2 对不可信位置的抵抗性
10.5.3 LBS查询的精准率与召回率
10.5.4 带宽开销
本章小结
第11章 车联网中基于信任的位置隐私保护方案
11.1 引言
11.2 架构和预备知识
11.2.1 架构
11.2.2 区块链
11.2.3 信任值计算方法
11.3 方案设计
11.

为了解决IoV所面临的各类安全威胁，国内外研究者提出了多个应对方案。本书对现有应对方案进行了归纳、分析，并针对已有研究中存在的问题提出了相应的解决方案。全书共12章。第1章对现有IoV中存在的安全问题及研究现状进行了介绍。第2～ll章给出了IoV中不同层面安全威胁的解决方案。其中，第2～5章考虑网络通信层威胁，探讨了车辆组网安全，包括车辆匿名认证、消息匿名路由以及攻击检测；第6～8章面向平台威胁，不仅探究了CAN总线安全，还对车联网中车辆传感器故障或遭受攻击后导致的通信错误信息进行了规避；第9～11章针对应用层威胁，分别考虑了车联网下基于安全的应用以及经常使用的增值服务应用的保护需求。第12章总结了全书的内容并对IoV未来的发展进行了分析。