基于輕量級(jí)密集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車載自組網(wǎng)入侵檢測(cè)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(cè)
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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(cè)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(cè)方法性能低且存儲(chǔ)與時(shí)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(cè)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(cè)。在VeReMi數(shù)據(jù)集上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，該方法在識(shí)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(shí)間成本和存儲(chǔ)開銷。
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