摘要
本发明提供了一种新能源汽车车载网络入侵检测方法、设备及存储介质,属于汽车网络通信及汽车安全技术领域。通过利用改进的LSTM结构,更好地捕捉CAN信息的长期上下文依赖关系,提高入侵检测的准确性。采用动态梯度代理策略,该方法选择历史状态集中表现最好的状态作为LSTM输入,提高了模型的鲁棒性和适应性。通过采用Word2Vec技术对CAN数据进行嵌入编码,该方法能够捕捉CAN ID和载荷数据之间的语义相关性,提高了特征的表达能力。通过设计基于L2范数的网络剪枝方法,该方法能够压缩模型大小和计算复杂度,使模型具有更好的轻量级特性,适合车载CAN环境的部署。
技术关键词
新能源汽车车载
网络入侵检测模型
有效载荷数据
网络入侵检测方法
车载网络
阶段
网络入侵检测设备
网络剪枝方法
多层感知机
数据清洗算法
模块
记忆
矩阵
跳跃策略
计算机
处理器
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网络入侵检测模型
网络入侵检测方法
生成对抗网络
教师
网络入侵检测装置
网络入侵检测方法
特征选择
混合采样方法
入侵检测数据
图像分类模型
梯度提升决策树
预判方法
车载网络单元
采样波形数据
训练样本集
模拟退火算法
网络入侵检测方法
网络入侵检测模型
入侵检测数据
Boosting算法