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公开(公告)号：CN118381629A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410414675.4
申请日：2024-04-08
Applicant: 南京依维柯汽车有限公司
IPC: H04L9/40 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的汽车网络入侵检测预防系统及方法，所述系统包括相互连通的数据收集预处理模块、深度学习模型构建模块、模型训练模块、实施入侵检测预警模块和自适应学习更新模块；通过系统减缓实时将收集到的动力学数据和车载网络通信数据输入到训练好的深度学习模型中，并在检测到异常行为时立即生成并发送预警信号，同时，系统能根据实时反馈和新的数据持续更新和优化深度学习模型，并利用迁移学习策略适应新环境。本发明能够理解和解析人为操作下的车载网络特征变化，并与潜在的恶意攻击进行区分。这将确保在各种极端驾驶场景下，车载网络的安全性和稳定性都得到有效的保障。
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