摘要
本发明提供一种车载网关报文实时异常检测方法、系统、装置和车辆,涉及智能驾驶技术领域,方法包括:首先,采集并预处理车载网关的报文数据,确保数据结构化以便后续分析;接着,采用自适应窗口调整策略进行流处理和时间戳对齐,有效应对网络流量波动,生成有序的实时数据流;从这些数据中提取包括延迟、丢包率、内容一致性等在内的多种关键报文特征,并利用深度学习模型结合动态阈值进行智能异常检测,准确识别异常报文;最终,基于检测结果,通过消息队列发送报警信息,并运用数据挖掘技术自动化分析异常原因,实现根因定位及报告生成,有效提高了车载网络的安全性和稳定性,为车辆的可靠运行提供了强有力的技术支持。
技术关键词
车载网关
异常检测方法
报文特征
深度学习模型
报文到达时间间隔
报文时序
数据挖掘技术
关联规则分析
异常检测装置
异常数据
LSTM模型
模块
网络流量特征
滑动窗口机制
异常检测系统
智能驾驶技术
滑动时间窗口
系统为您推荐了相关专利信息
工业产品图像
产品异常检测方法
补丁
图像编码器
图像嵌入
阴影模型
指纹方法
深度神经网络模型
样本
指纹生成方法