一种知识数据联合驱动的车载CAN网络入侵检测方法

本发明公开了一种知识数据联合驱动的车载CAN网络入侵检测方法，首先对原始CAN报文数据进行标准化处理，并提取其结构特征。通过数据预处理模块，原始数据被转化为适合神经网络处理的输入格式，并与知识集一同准备好用于后续分析。接着，处理后的数据和知识集被输入到基于稀疏注意力的时空注意力模块。在该模块中，时序注意力层通过捕捉CAN报文的时间相关性，提取攻击可能出现的时序特征；而空间注意力层则分析报文的空间特征，识别数据篡改或其他异常模式。经过时空注意力模块处理后，网络提取到的高阶隐藏特征将被传递至输出层，通过全连接层展示最终的入侵检测结果。若检测到异常或攻击行为，系统将及时向用户发出警告。