一种轻量化车载网络入侵检测模型的构建方法及系统

本申请提供了一种轻量化车载网络入侵检测模型的构建方法及系统，根据本申请的方法包括：获取车载网络的CAN数据集，并对所述CAN数据集进行数据帧预处理，将处理后的数据集划分为训练集和测试集；将所述训练集输入至预构建的基于深度可分离卷积的轻量化神经网络模型中进行训练，并利用所述测试集对训练后的网络模型进行验证，得到训练好的车载网络入侵检测模型，对所述训练好的车载网络入侵检测模型进行量化，得到最终的轻量化车载网络入侵检测模型。即本申请提出了一种混合特征结合数值位展开重构的轻量化车载网络入侵检测方法，并在现场可编程门阵列FPGA上进行高效部署，以实现实时、安全的车载通信防护。