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基于BEGAN的汽车CAN网络入侵检测数据增强方法研究
被引量：
2
1
作者
汪想
刘蓬勃
+2 位作者
赵剑
范科峰
李琳辉
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期1394-1402,1456,共10页
针对目前汽车CAN网络入侵检测算法因攻击样本缺少而导致数据不平衡问题,提出一种基于BEGAN的CAN入侵检测数据增强方法,引入one-hot编码将CAN报文特征图像化,结合构建的生成对抗网络,生成与真实攻击格式一致且内容差异的有效样本。通过...
针对目前汽车CAN网络入侵检测算法因攻击样本缺少而导致数据不平衡问题,提出一种基于BEGAN的CAN入侵检测数据增强方法,引入one-hot编码将CAN报文特征图像化,结合构建的生成对抗网络,生成与真实攻击格式一致且内容差异的有效样本。通过采集实车数据作为真实样本进行训练,从特征图、t-SNE可视化、统计学分析和分类器验证角度验证了所生成的增强数据集的实用性,可提高入侵检测分类器准确率;与传统过采样算法含随机过采样(ROS)、合成少数过采样(SMOTE)、SMOTE-ENN、自适应合成过采样(ADASYN)相比,具有更高的准确率。
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关键词
汽车控制器局域网络
入侵检测
生成对抗
网络
数据增强
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职称材料
题名
基于BEGAN的汽车CAN网络入侵检测数据增强方法研究
被引量：
2
1
作者
汪想
刘蓬勃
赵剑
范科峰
李琳辉
机构
大连理工大学汽车工程学院
中国电子技术标准化研究院
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期1394-1402,1456,共10页
基金
国家自然科学基金联合基金项目(U1930206)资助。
文摘
针对目前汽车CAN网络入侵检测算法因攻击样本缺少而导致数据不平衡问题,提出一种基于BEGAN的CAN入侵检测数据增强方法,引入one-hot编码将CAN报文特征图像化,结合构建的生成对抗网络,生成与真实攻击格式一致且内容差异的有效样本。通过采集实车数据作为真实样本进行训练,从特征图、t-SNE可视化、统计学分析和分类器验证角度验证了所生成的增强数据集的实用性,可提高入侵检测分类器准确率;与传统过采样算法含随机过采样(ROS)、合成少数过采样(SMOTE)、SMOTE-ENN、自适应合成过采样(ADASYN)相比,具有更高的准确率。
关键词
汽车控制器局域网络
入侵检测
生成对抗
网络
数据增强
Keywords
local area network for automotive controller
intrusion detection
generative adversarial networks
data enhancement
分类号
U463.6 [机械工程—车辆工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BEGAN的汽车CAN网络入侵检测数据增强方法研究
汪想
刘蓬勃
赵剑
范科峰
李琳辉
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024
2
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