【摘 要】
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汽车控制器局域网(controller area network,CAN)由于缺乏安全保护机制,容易受到外部恶意网络攻击。针对该问题,通过分析拒绝服务(denial of service,DoS)攻击数据集和模糊(f
【机 构】
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浙江科技学院机械与能源工程学院,浙江科技学院信息与电子工程学院
【基金项目】
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浙江省自然科学基金项目(LQ20F020010)
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汽车控制器局域网(controller area network,CAN)由于缺乏安全保护机制,容易受到外部恶意网络攻击。针对该问题,通过分析拒绝服务(denial of service,DoS)攻击数据集和模糊(fuzzy)攻击数据集,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的CAN总线网络入侵检测算法。本算法利用CAN总线正常状态下与受攻击状态下帧的标识符(identifier,ID)序列之间稳定性差异,首先将CAN ID序列通过格拉姆和角场(gr
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