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虽然新兴的自适应巡航控制（ACC）技术正在进入更多的范围，但它们也暴露了潜在的恶意网络攻击的脆弱性。以前的研究通常集中在恒定或随机攻击上，而没有明确解决其恶意和秘密特征。因此，这些攻击可能会无意中受益于被妥协的车辆，这与现实世界相抵触。相比之下，我们建立了一个分析框架来建模和综合一系列候选攻击，从攻击者的角度提供了物理解释。具体来说，我们引入了一个数学框架，该框架描述了混合的交通交通，包括ACC车辆和人类驱动的车辆（HDVS），该车辆以汽车为目标动态为基础。在此框架内，我们将一类错误的数据注入攻击综合并整合到ACC传感器测量中，从而影响交通流动机。作为一项首要研究，这项工作提供了对攻击的分析表征，强调了他们的恶意和隐秘的贡献，同时明确考虑了车辆驾驶行为，从而产生了一组具有物理性可解释性的候选攻击。为了演示建模过程，我们执行一系列数值模拟，以整体评估攻击对汽车遵循动态，交通效率和车辆燃油消耗的影响。主要发现表明，从策略上综合候选攻击可能会导致交通流量的严重中断，同时以微妙的方式改变ACC车辆的驾驶行为以保持隐形状态，这得到了一系列的分析结果的支持。
用于建模和合成的分析框架...
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