Nov, 2023
LiPar: 适用于实际车载网络入侵检测的轻量级并行学习模型
LiPar: A Lightweight Parallel Learning Model for Practical In-Vehicle Network Intrusion Detection
Aiheng Zhang, Kai Wang, Bailing Wang, Yulei Wu
TL;DR利用轻量级并行神经网络结构 LiPar 来为多个电子控制单元(ECU)分配任务负载,实现在车载网络环境中适应性高、运行效率高、模型大小轻量的入侵检测系统,保护车载 CAN 总线安全。