摘要
本发明涉及一种用于车载CAN网络的入侵检测方法,属于移动通信领域。该方法首先是数据集的获取,通过真实车辆的OBD‑端口记录CAN流量来构建。每个数据集包含300次消息注入的入侵。每次入侵持续3到5秒,每个数据集总共包含30到40分钟的CAN流量记录,接着对数据进行规范化。然后利用Bi‑LSTM作为主干网络提取报文数据特征。最后引入自注意力机制,精确地捕捉CAN报文关键信息,提高模型对CAN报文入侵的检测能力。实验结果表明,该方法可以有效地检测多种CAN网络入侵攻击。
技术关键词
车载CAN网络
入侵检测方法
报文
LSTM神经网络模型
数据
控制器局域网总线
双向长短期记忆
引入注意力机制
入侵检测系统
诊断系统
输出特征
标签
优化器
消息
策略
线性
系统为您推荐了相关专利信息
非线性
战斗部结构
全局优化算法
仿真数据
深度预测方法
光缆状态监测系统
人工智能模型
指标
神经网络模型
色散补偿
染色体
数据标签
深度卷积网络
深度卷积神经网络框架
优化神经网络模型
心理健康评估系统
特征提取单元
数据收集单元
语音情感分析
信号分析模块