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
个性化广告
多模态情感识别
机器学习模型
深度学习模型
构建用户画像
厚度检测方法
单体
多视角图像采集
钢材
分割掩模
无标签数据
预测网络模型
异常检测方法
样本
企业
自助售货机
结算方法
传感模块
识别用户身份
动态刷新机制
被动红外图像
状态监测方法
微光
深度学习模型
生成对抗网络模型