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CARACAS: 车辆架构用于详细的 CAN 攻击模拟
现代车辆对利用网络基础设施的攻击（尤其是 Controller Area Network 网络）越来越容易受到威胁。本文通过利用 Simulink 等仿真框架的建模能力以及攻击模型的强大表示，探讨了通过生成合成数据集来有效应对此类威胁的可行
PDF25 days ago
LiPar: 适用于实际车载网络入侵检测的轻量级并行学习模型
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。
PDF8 months ago
用于车载网络入侵检测的单类分类
此研究以各种最新的一类分类方法来调查在车载网络中控制区域网络总线上的注入攻击的性能，发现子空间支持向量数据描述方法在所有测试方法中表现最佳，Gmean 约为 85%。
PDF9 months ago
监督式对比 ResNet 和迁移学习在车内入侵检测系统中的应用
本文提出了一种名为 SupCon ResNet 的深度学习模型，用于在 CAN 总线上处理多种攻击识别，以及将转移学习技术应用于有限大小数据集的性能改进。在两个真实的汽车数据集上评估了该模型的能力，结果显示该模型比其他模型平均将四种攻击的
PDF2 years ago
基于深度迁移学习的电动汽车网络入侵检测系统
本文提出了一个基于深度迁移学习的 IDS 模型，通过有效属性选择、设计基于深度迁移学习的 LeNet 模型，以及对现实世界数据的评估，实现了对 In-Vehicle Network 系统中的入侵检测，并在实验中展示了相对于其他模型更好的性能
PDF3 years ago
基于 GAN 的车载网络入侵检测系统
本文提出了一种基于生成对抗神经网络（GAN）的深度学习方法的车载网络入侵检测系统（GIDS），可用于检测未知攻击，实验证明 GIDS 对 4 种未知攻击具有较高的检测精度。
PDF5 years ago