CAN_Reverse_Engineering

يمكن للهندسة العكسية التي تلقائيات الحمولة العكسية

يلاحظ

الآراء المعبر عنها في هذه الوثيقة والرمز هي آراء المؤلف ولا تعكس السياسة الرسمية أو موقف القوات الجوية للولايات المتحدة أو جيش الولايات المتحدة أو وزارة الدفاع بالولايات المتحدة أو حكومة الولايات المتحدة. تم إعلان هذه المادة عمل حكومة الولايات المتحدة ولا تخضع لحماية حقوق الطبع والنشر في الولايات المتحدة. تمت الموافقة على الموافقة على الإفصاح العام لهذا الرمز من قبل 88 Air Base Wing الشؤون العامة في 08 مارس 2019 بموجب القضية رقم 88ABW-2019-0910. تمت الموافقة على الكشف غير المصنف للأطروحة في 03 يناير 2019 بموجب القضية رقم 88ABW-2019-0024.

---

يضم هذا المشروع Python و R البرامج النصية التي تهدف إلى تسهيل الهندسة العكسية الآلية لشبكة منطقة وحدة التحكم (CAN) التي تمت ملاحظتها من مركبات الركاب. تم تطوير هذا الرمز في الأصل من قبل الدكتور برنت ستون في معهد القوات الجوية للتكنولوجيا في السعي لتحقيق دكتوراه في الفلسفة في علوم الكمبيوتر. يرجى الاطلاع على أطروحة مشمولة بعنوان "تمكين التدقيق والكشف عن التسلل لشبكات منطقة تحكم الملكية" للحصول على تفاصيل حول الأساليب المستخدمة. يرجى فتح مشكلة لإخبارنا إذا وجدت أي أخطاء مطبعية أو قواعد سوء أو صورك المحمية بحقوق الطبع والنشر التي تريد إزالتها أو أي مشكلات أخرى!

شكراً خاصًا لـ Dave Blundell ، المؤلف المشارك لكتيب Car Hacker ، ومجتمع Open Garages للحصول على المشورة الفنية والعمل كوحة صوت.

نصائح ونصائح

لن يتم تشغيل هذه البرامج النصية على الفور عند استنساخ هذا الريبو. نأمل أن توفر لك هذه النصائح الوقت والإحباط تقول "لماذا لن تعمل هذه الأشياء!؟!؟!" يرجى طرح الأسئلة عن طريق النشر في Google Open Garages. تم تطوير هذه البرامج النصية واختبارها باستخدام Python 3.6. يرجى التأكد من أن لديك حزم Numpy و Pandas و Scikit-Learn المتاحة لمترجم Python الخاص بك.

يتم تنظيم الملفات مع مثال على عينة من البيانات وثلاثة مجلدات. كل مجلد عبارة عن مجموعة قائمة بذاتها من فئات Python المترابطة أو البرامج النصية R لفحصها يمكن البيانات بالتنسيق الموضح في مثال LoggerProgram0.log. يمكن استخدام تنسيقات الملفات المختلفة عن طريق ضبط Preprocessor.py وفقًا لذلك.

• المجلد 1: خط الأنابيب

  • ببساطة نسخ loggerProgram0.log في هذا المجلد وقم بتشغيل Main.py.
  • هذا هو التنفيذ الأساسي لخط الأنابيب الموصوف في الرسالة. تتم الرجوع إلى أكثر من 80 ٪ من الرمز من Main.py. اتبع المكالمات التي تم إجراؤها في Main.py لمعرفة كيفية معالجة البيانات وحفظها بالتتابع على القرص.
  • 20 ٪ المتبقية هي أجزاء غير مستخدمة من الكود والتي تركت في مكانها إما لتكون بمثابة مرجع لطرق مختلفة للقيام بالأشياء في بيثون أو تجارب مثيرة للاهتمام التي كانت تستحق الحفاظ عليها (مثل بحث سميث ووترمان).

• المجلد 2: ملف pipeline_multi

  • هذا هو التنفيذ الأكثر اكتمالا وقوة للمفاهيم المقدمة في الأطروحة ؛ ومع ذلك ، فإن الرمز أكثر تعقيدًا أيضًا لتمكين المعالجة الآلية للعديد من عينات البيانات في وقت واحد. إذا لم تكن مرتاحًا جدًا بالفعل مع Python و Pandas ، فتأكد من أنك تفهم كيف تعمل البرامج النصية في مجلد خطوط الأنابيب قبل محاولة الاطلاع على هذه النسخة الموسعة من الرمز.

  • يتضمن هذا المجلد نفس الفئات من خط الأنابيب . ومع ذلك ، تم إصلاح بعض الأخطاء هنا ولكن ليس في الفصول المحفوظة في خط الأنابيب . إذا كانت الروح السخية تريد زرع الإصلاحات مرة أخرى إلى خط الأنابيب ، فسوف أقوم بدمج الشوكة بسعادة.

  • تأكد من قراءة التعليقات حول هيكل المجلد المتوقع!

• المجلد 3: نصوص R

  • تتطلب البرامج النصية R حزمة REDM. ابحث عن commands_list.txt للحصول على سلسلة متتابعة من الأوامر r. لمزيد من المعلومات حول EDM ، راجع صفحة UC San Diego's Sugihara Lab: https://deepeco.ucsd.edu/.

  • تتضمن المجلدات "City" و "Home" .CSV ملفات RPM للمحرك ، وضغط الفرامل ، وسلسلة وقت سرعة السيارة أثناء ظروف القيادة المختلفة. يتضمن كل مجلد ملف "Commands_List _ ####. txt" لأوامر النسخ من الصغار لتحليل هذه البيانات باستخدام حزمة REDM.

  • . ملفات .RDA والإخراج الرسومي .pdf أمثلة على الإخراج باستخدام أوامر R وبيانات .CSV المقدمة.

[April 2020 Update] أضاف Freeman دعمًا لوسائط سطر الأوامر وتنسيق تسجيل الدخول إلى المعالجة المسبقة. الاستخدام هو:

مثال استخدمه مع تنسيق سجل can -utils python main.py -c inputfile.log

python main.py-can-utils inputfile.log

مثال استخدمه مع التنسيق الأصلي Python Main.py OriginalFormat.log

مثال استخدم مع ./loggerprogram0.log python main.py

معلومات نصية محددة بواسطة المجلد

خط أنابيب

الإدخال : يمكن للبيانات بالتنسيق الموضح في loggerProgram0.log

• main.py
  1. الغرض : يرتبط هذا البرنامج النصي ويدعو جميع البرامج النصية المتبقية في هذا المجلد. إنه يتعامل مع بعض المتغيرات "العالمية" المستخدمة لتعديل تدفق البيانات بين البرامج النصية وأي إخراج ملفات إلى القرص الثابت المحلي.
• preprocessor.py
  1. الغرض : هذا البرنامج النصي مسؤول عن القراءة في ملفات .log وتحويلها إلى بنية بيانات وقت التشغيل المعروف باسم إطار بيانات Pandas. يتم تنفيذ بعض "تنظيف البيانات" أيضًا بواسطة هذا البرنامج النصي. الإخراج عبارة عن بنية لبيانات القاموس التي تحتوي على كائنات وقت تشغيل ARBID استنادًا إلى الفئة المحددة في arbid.py . J1979.PY تم استدعاؤه لمحاولة تحديد واستخراج البيانات في إطار البيانات المتعلق بمعيار SAE J1979. J1979 هو معيار اتصال عام ، لذا لا تحتاج هذه البيانات إلى تحليلها خصيصًا بواسطة البرامج النصية التالية.
• المعجمية التحليل
  1. الغرض : هذا البرنامج النصي مسؤول عن إجراء تخمين متعلم حول بيانات السلسلة الزمنية الموجودة في إطار البيانات وقاموس Arbid الذي تم إنشاؤه بواسطة preprocessor.py . يتم تسجيل السلسلة الزمنية الفردية باستخدام قاموس كائنات وقت تشغيل الإشارة بناءً على الفئة المحددة في Signal.py .
• Semanticanalysis.py
  1. الغرض : يولد هذا البرنامج النصي مصفوفة ارتباط لسلسلة زمنية للإشارة التي تنتجها Lexicalanalysis.py . ثم يتم استخدام مصفوفة الارتباط هذه لسلسلة زمنية للإشارة باستخدام تنفيذ مفتوح المصدر لخوارزمية التجميع الهرمية.
• رسم
  1. الغرض : يستخدم هذا البرنامج النصي مكتبة تخطيط مفتوحة المصدر لإنتاج تصورات لمجموعات السلسلة الزمنية للإشارة وسلسلة زمنية J1979 التي تنتجها البرامج النصية السابقة.

الإخراج : تنتج هذه السلسلة من البرامج النصية مجموعة من الإخراج اعتمادًا على المتغيرات العالمية المحددة في Main.py. قد يتضمن هذا الإخراج ما يلي:

• ملفات "Pickle" الخاصة بقامص وقت التشغيل وكائنات إطار البيانات باستخدام مكتبة Pickle Open Source لـ Python. هذه الملفات ببساطة تسرع التنفيذ المتكرر لنصوص Python عند استخدام ملف .log نفسه للإدخال إلى Main.py.
• فاصلة مفصول القيمة (.CSV) ملفات نصية عادي لمصفوفة الارتباط بين بيانات السلاسل الزمنية الموجودة في ملف .log.
• رسومات لقطات مبعثرة للسلسلة الزمنية الموجودة في ملف .log.
• رسم من dendrogram المنتجة خلال التجميع الهرمي في Semanticanalysis.py . Dendrogram هو طريقة موثقة جيدًا لتصور نتائج خوارزميات التجميع الهرمية.

pipeline_multi-ملف

الإدخال : يمكن للبيانات بالتنسيق الموضح في loggerProgram0.log.

• تم تحديث main.py والآخر النصوص المسمى متشابهًا من خط الأنابيب للسماح للنصوص باستيراد ومعالجة ملفات .log المتعددة تلقائيًا.
• fileboi.py
  1. الغرض : هذه سلسلة من الوظائف التي تتعامل مع الخدمات اللوجستية للبحث عن البيانات والقراءة من ملفات .log المتعددة.
• عينة
  1. الغرض : تم نقل الكثير من الوظائف الموجودة في Main.py في خط الأنابيب إلى هذا البرنامج النصي. يعمل هذا بالتزامن مع fileboi.py للتعامل مع الخدمات اللوجستية للعمل مع ملفات .log متعددة.
• samplestats.py
  1. الغرض : ينتج هذا البرنامج النصي وتسجيل سلسلة من الإحصاءات الأساسية حول ملف .log معين.
• المدقق
  1. الغرض : يقوم هذا البرنامج النصي بتقنية التحقق من صحة التعلم الآلي الشائعة تسمى "تقسيم اختبار القطار" لقياس تناسق ناتج المعجميين والتحليل الدلالي . تم استخدام هذا بالاقتران مع samplestats.py لإنتاج نتائج قابلة للقياس الكمي للأوراق البحثية والأطروحة. الإخراج : إخراج ملف pipeline_multi هو نفسه خط الأنابيب ولكنه منظم وفقًا لهيكل الملف المستخدم لتخزين مجموعة ملفات .log المستخدمة كمدخلات. تنتج Samplestats.py و Valitator.py أيضًا بعض المقاييس الإحصائية الإضافية فيما يتعلق بكل ملف .log.

ص

الإدخال : ملفات. CSV Plain-Text التي تحتوي على بيانات السلاسل الزمنية مثل تلك المضمنة في هذا المجلد.

• commands_list.txt ، commands_list_city.txt ، commands_list_home.txt
  1. الغرض : هذه قائمة بأوامر R لحزمة RedM المتاحة علنًا. القصد من ذلك هو إجراء تحليل السلسلة الزمنية وفقًا لدليل مستخدم REDM. كل إصدار متشابه للغاية ومخصص فقط للإشارة إلى ملف .CSV مختلف للملف و. pdf لتصور الإخراج.

الإخراج :

• ملفات .rda
  1. الغرض : هذه هي ملفات قابلة للقراءة للماكينة لتخزين كائنات إطار بيانات R إلى القرص. تم إنشاء كل هذه الملفات باستخدام العمليات المدرجة في الأوامر _list.txt و commands_list_city.txt و commands_list_home.txt وملفات .csv المقدمة.
• .pdf ملفات
  1. الغرض : هذه تصورات لإخراج أوامر R باستخدام ملفات .CSV المقدمة.