公开(公告)号：CN119071785A

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202411166572.7

申请日：2024-08-23

Applicant: 南通大学

Inventor： 金丽 ,  查家伟 ,  章国安 ,  朱浩 ,  鲍帅丽

IPC: H04W12/121 ,  H04W4/40 ,  G06F16/36 ,  G06N20/00 ,  G06F18/213 ,  G06N20/20 ,  G06N5/01 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱和机器学习的车联网入侵检测方法，涉及车联网技术领域，解决了现有技术中入侵检测系统I DS多基于机器学习或深度学习方法，缺乏对车载网络中复杂攻击场景下特征选择和降维，在检测网络攻击方面存在准确率不高、误报率较高技术问题；其技术方案为：通过构建高质量的知识图谱并结合机器学习算法，提高入侵检测的准确率和可解释性，降低误报率；本发明可以快速检测并响应车辆网络中的异常活动，确保车联网系统的安全性和可靠性。