基于随机森林的车载CAN总线异常检测方法 |
| |
引用本文: | 吴玲云,秦贵和,于赫.基于随机森林的车载CAN总线异常检测方法[J].吉林大学学报(理学版),2018,56(3):663-668. |
| |
作者姓名: | 吴玲云 秦贵和 于赫 |
| |
作者单位: | 1. 吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春 130012; 2. 长春大学 电子信息工程学院, 长春 130022 |
| |
摘 要: | 针对目前车载网络的信息安全问题, 在控制器局域网(CAN)总线异常检测方法的基础上, 提出一种基于随机森林模型的CAN总线报文异常检测方法. 首先用采集的大量正常和异常报文数据构造随机森林模型, 并进行一系列的参数调整; 然后将待检测的CAN总线报文输入到对应ID的随机森林模型中; 最后通过模型完成报文正常或异常的分类. 仿真实验结果表明, 该模型能有效检测出总线上的异常数据, 提升了汽车运行的安全性.
|
关 键 词: | 车联网 车载CAN总线 随机森林 异常检测 |
收稿时间: | 2017-03-10 |
本文献已被 CNKI 等数据库收录! |
| 点击此处可从《吉林大学学报(理学版)》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《吉林大学学报(理学版)》下载免费的PDF全文 |
|