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摘要
针对在有限的车载资源约束条件下，如何兼顾控制器域网络(CAN)异常检测准确度和时效性的问题，该文提出一种CAN网络异常检测自适应优化方法。首先，基于信息熵建立了CAN网络异常检测的准确度和时效性量化指标，并将CAN网络异常检测建模为多目标优化问题；然后，设计了求解多目标优化问题的第二代非支配排序遗传算法(NSGA-II)，将帕累托前沿作为CAN网络异常检测模型参数的优化调整空间，提出了满足不同场景需求的检测模型鲁棒控制机制。通过实验分析，深入剖析了优化参数对异常检测的影响，验证了所提方法能够在有限车载资源下适应多样化检测场景需求。
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