-
公开(公告)号：CN117176421A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311133276.2
申请日：2023-09-05
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明适用于智能网联汽车技术领域，提供了基于时序内容注意力与长短时记忆网络的CAN‑FD异常检测方法，包括网络异常数据检测模型和网络异常分类检测模型，网络异常数据检测模型用于根据正常报文数据与异常报文数据特征，实时检测CAN‑FD网络数据是否出现异常报文；网络异常分类检测模型用于根据常见种类的车载网络攻击特征，实时检测当前异常可能遭受到的攻击类型。该方法创新设计了结合时序模式注意力与长短时记忆网络的CAN‑FD网络异常数据检测模型和网络异常分类检测模型，可对CAN‑FD数据异常情况进行实时检测，并可将异常进行分类检测以识别出异常数据所属的种类，以便采取相对应的攻击避免措施。该方法在实车与开源数据集上的准确率均达到了99％。
Search Results
1
records
(took 0.014 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
