| 基于輕量級密集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車載自組網(wǎng)入侵檢測方法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大?。?span>686 K | |
| 標(biāo)簽： 車載自組網(wǎng) 密集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 入侵檢測 | |
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| 文檔介紹：在車載自組網(wǎng)中，攻擊者可以通過偽造、篡改消息等方式發(fā)布虛假交通信息，導(dǎo)致交通擁堵甚至是嚴(yán)重的交通事故，而傳統(tǒng)的入侵檢測方法不能滿足車載自組網(wǎng)的應(yīng)用需求。為了解決現(xiàn)階段車載網(wǎng)中入侵檢測方法性能低且存儲與時間成本高的問題，提出了一種基于密集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測方法L-DenseNet(Light Dense Neural Network)，通過降低模型復(fù)雜性，提升算法訓(xùn)練速度和部署適應(yīng)性，使其更適用于車載自組網(wǎng)中的入侵檢測。在VeReMi數(shù)據(jù)集上進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，該方法在識別各類攻擊的精確率和召回率的綜合表現(xiàn)最好，且具有較少的時間成本和存儲開銷。 | |
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