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摘要
随着人们生活水平的提高,出行则追求更安全、高效、舒适、节能,汽车网联化、自动化、共享化、电动化也成为汽车发展的必然趋势,但也面临了更多的网络安全威胁备受研究关注。在车载网络成本与性能约束条件下,提高车载网络安全显得极其困难。近年来,以控制器局域网(controller area network,CAN)为例,在车载网络安全的入侵检测技术取得若干成果,包括使用指纹识别、信息熵和机器学习等入侵检测手段,优化计算模型,提取最优识别特征值,提高检测效率及检测准确率。研究结果表明,使用这些技术能够实时响应并报告攻击,提高了车载网络在成本、性能约束下入侵检测的精度和时效性。
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