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申请/专利权人：广汽埃安新能源汽车股份有限公司
摘要：本申请实施例提供一种车载网络入侵检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取车辆的预处理后的车载网络数据集；根据预先构建的教师模型对所述车载网络数据集进行特征提取，得到教师模型预测概率；对所述教师模型预测概率进行标签软化处理，得到软化后的教师模型概率标签；根据所述软化后的教师模型概率标签对基础学生模型进行训练，得到学生模型；将测试数据集输入所述学生模型进行网络入侵检测，得到检测结果。实施本申请实施例，可以提高对车载网络的入侵检测精度，避免行车过程中的车载网络入侵，解决车载网络的安全问题，解除对车载网络的应用限制，提高车辆的安全性能。
主权项：1.一种车载网络入侵检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取车辆的预处理后的车载网络数据集；根据预先构建的教师模型对所述车载网络数据集进行特征提取，得到教师模型预测概率；对所述教师模型预测概率进行标签软化处理，得到软化后的教师模型概率标签；根据所述软化后的教师模型概率标签对基础学生模型进行训练，得到学生模型；将测试数据集输入所述学生模型进行网络入侵检测，得到检测结果；所述根据所述软化后的教师模型概率标签对基础学生模型进行训练，得到学生模型的步骤，包括：根据所述基础学生模型对所述车载网络数据集中的网络流量数据进行特征提取，得到第二逻辑向量；对所述第二逻辑向量进行归一化处理，得到学生模型预测概率；对所述学生模型预测概率进行标签软化处理，得到软化后的学生模型概率标签；根据所述软化后的教师模型概率标签和所述软化后的学生模型概率标签对所述基础学生模型进行训练，得到所述学生模型；所述根据所述软化后的教师模型概率标签和所述软化后的学生模型概率标签对所述基础学生模型进行训练，得到所述学生模型的步骤，包括：获得所述软化后的教师模型概率标签和所述软化后的学生模型概率标签之间的交叉熵损失数据；根据所述交叉熵损失数据获得新的损失函数；根据所述新的损失函数更新所述基础学生模型的权重，得到所述学生模型；所述交叉熵损失函数ce_loss如下公式所示： ；其中，是样本的真实标签，是学生模型输出的概率分布中真实标签的概率值。
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权利要求：
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