GB/T 27930-2015充电协议安全分析:重放攻击与RSA防御

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"GB/T 27930-2015是中国国家标准规定的一种非车载充电器与电池管理系统(BMS)间的通信协议,但其存在安全漏洞,易受重放攻击。研究者通过收集并分析27655条充电过程中的消息数据,发现协议的广播通信和明文传输方式导致无法识别数据帧的来源和目标,增加了电动汽车被攻击的风险。为了提高协议安全性,文章提出了使用RSA数字签名和随机数的方法进行防御,并在Eclipse环境下进行实验验证。实验结果显示,虽然RSA数字签名不足以抵御重放攻击,但添加随机数能显著增强电动汽车在充电过程中的抗重放攻击能力。" 本文详细探讨了GB/T 27930-2015通信协议在电动汽车充电过程中的安全问题,尤其是重放攻击的威胁。重放攻击是一种常见的网络安全攻击手段,攻击者通过捕获并重复发送合法的数据包,干扰或破坏系统的正常运行。在GB/T 27930-2015协议中,由于缺乏源地址和目的地址,使得这种攻击更加易于实施。 作者通过收集实际的充电过程数据,利用C++编写程序进行分析,揭示了协议在安全方面的脆弱性。为了增强协议的安全机制,研究者引入了Rivest-Shamir-Adleman (RSA) 数字签名技术,这是一种广泛用于数据加密和安全认证的方法。RSA数字签名可以确保数据的完整性,防止数据被篡改。然而,实验表明,仅凭RSA数字签名并不足以防止重放攻击,因为攻击者仍可能重复发送已签名的数据包。 为了解决这一问题,研究者提出在数据帧中添加随机数。随机数的使用增加了每次通信的唯一性,使得重放的旧数据包变得无效,从而有效防御重放攻击。在Eclipse的实验环境中,这一防御策略被证明能够显著提高电动汽车在充电过程中的安全性。 总结来说,GB/T 27930-2015协议的安全性需要加强,特别是在面临重放攻击时。通过结合RSA数字签名和随机数的策略,可以显著增强电动汽车充电过程中的数据安全,防止恶意攻击。这一研究对于完善电动汽车充电网络的安全标准和实践具有重要的指导意义。

4 Experiments This section examines the effectiveness of the proposed IFCS-MOEA framework. First, Section 4.1 presents the experimental settings. Second, Section 4.2 examines the effect of IFCS on MOEA/D-DE. Then, Section 4.3 compares the performance of IFCS-MOEA/D-DE with five state-of-the-art MOEAs on 19 test problems. Finally, Section 4.4 compares the performance of IFCS-MOEA/D-DE with five state-of-the-art MOEAs on four real-world application problems. 4.1 Experimental Settings MOEA/D-DE [23] is integrated with the proposed framework for experiments, and the resulting algorithm is named IFCS-MOEA/D-DE. Five surrogate-based MOEAs, i.e., FCS-MOEA/D-DE [39], CPS-MOEA [41], CSEA [29], MOEA/DEGO [43] and EDN-ARM-OEA [12] are used for comparison. UF1–10, LZ1–9 test problems [44, 23] with complicated PSs are used for experiments. Among them, UF1–7, LZ1–5, and LZ7–9 have 2 objectives, UF8–10, and LZ6 have 3 objectives. UF1–10, LZ1–5, and LZ9 are with 30 decision variables, and LZ6–8 are with 10 decision variables. The population size N is set to 45 for all compared algorithms. The maximum number of FEs is set as 500 since the problems are viewed as expensive MOPs [39]. For each test problem, each algorithm is executed 21 times independently. For IFCS-MOEA/D-DE, wmax is set to 30 and η is set to 5. For the other algorithms, we use the settings suggested in their papers. The IGD [6] metric is used to evaluate the performance of each algorithm. All algorithms are examined on PlatEMO [34] platform.

2023-05-24 上传