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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明属于车载网络安全技术领域，公开一种基于马氏距离OOD得分的CAN总线攻击检测方法。提出一种基于重构损失和OOD得分的CAN总线攻击检测架构，将入侵检测问题转化为紧密联系的两阶段检测问题，分别是正常流量与异常流量的区分问题，对异常流量进行已知攻击分类，未知攻击识别问题。为解决数据不平衡所造成的影响，提供一种基于集成学习的改进随机抽样算法；为降低检测的误报率，提供一种基于置信区间原则的阈值选择算法；提高检测CAN总线已知攻击、未知攻击的精度、召回率、F1分数，最终实现在复杂多变的CAN总线环境下，能够快速准确的对各种CAN流量进行检测，提高检测的精度、召回率、F1分数，降低模型检测的误报率。
主权项：1.一种基于马氏距离OOD得分的CAN总线攻击检测方法，其特征在于，训练阶段，根据已知的正常流量和异常流量训练所述CAN总线攻击检测方法进行正常流量与异常流量的区分，再对异常流量进行已知攻击分类和未知攻击识别；测试阶段计算待检测CAN流量的重构误差，使用训练阶段得到的最优阈值对待检测CAN流量类别进行判断；计算待测CAN异常流量的OOD得分，对不同异常CAN流量进行多分类，识别CAN总线未知攻击。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种基于马氏距离OOD得分的CAN总线攻击检测方法
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