摘要
本发明属于车联网和通信安全技术领域,涉及基于Hybrid EfficientNet模型的车辆入侵检测系统及方法,所述系统是通过对Hybrid EfficientNet模型进行训练得到;其中,Hybrid EfficientNet模型包括初始卷积层、主干网络、自适应全局池化层、Flatten层、丢弃层、隐藏层、分类层;主干网络由1个FusedMBConv模块和15个MBConv模块组成,MBConv模块包括扩展层、深度可分离卷积模块、通道和空间注意力机制、投影层;MBConv模块内部使用残差连接;该系统具有出色的检测异常流量的能力,实现了高准确率,以及高效的处理能力和快速的响应速度,满足车辆环境中的便捷操作需求,有效解决现有入侵检测模型复杂不便捷,无法直接部署到资源受限的车载网络环境中的技术难题。
技术关键词
车载网络入侵检测系统
车辆入侵检测系统
通道注意力机制
车辆入侵检测方法
卷积模块
多组图像数据
入侵检测模型
通信安全技术
特征选择方法
孤立森林算法
参数优化方法
特征值
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更新软件
软件更新方法
测试终端
软件更新系统
深度神经网络模型
无人机
定位方法
实景三维模型
双向特征金字塔
坐标系
调制特征
输出特征
区域分割方法
感知特征
压缩特征
状态预测方法
前馈神经网络
序列
通道注意力机制
机器学习方法
电流互感器接线
卷积模块
图像处理方法
注意力
输出特征