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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(威海);威海天之卫网络空间安全科技有限公司
摘要：一种车载CAN总线流量异常检测方法及系统，其包括获取CAN总线的流量数据并进行初步预处理；将处理后的流量数据传输至若干个控制单元进行子网络学习；根据子网络学习情况识别异常流量数据，其解决了现有的异常检测方法存在的检测性能和时效性差的技术问题，且本发明有效利用了并行结构的多视界效应实现检测能力显著提升，从而达到即快速又准确的异常流量检测效果，可广泛应用于大数据处理领域。
主权项：1.一种车载CAN总线流量异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取CAN总线的流量数据并进行初步预处理；将处理后的所述流量数据传输至若干个控制单元进行子网络学习，采用系统资源适配算法将若干个浅层子神经网络结构分配到若干个控制单元中运行；所述系统资源适配算法，具体通过以下方式实现：构建数学模型：设第个控制单元正常运行时的处理器空闲率为Ci，内存空闲率为Mi，综合评估所述控制单元的资源空闲率为Si，定义如下： 以风险指数作为模块的重要度指数，设为RiRi为不超过10的正整数，指数越高说明重要度越高，不宜分配分支神经网络模块；因此，定义第i个控制单元的综合可用性指数Ui如下： 其中，α为正整数系数，用于调整重要度与资源空闲率两者间的平衡；根据构建数学模型结果，给定一个阈值H，来判断控制单元是否有足够的可用性用来安装分支浅层神经网络模块；如果Ui≥H，则可以选择第i个控制单元安装分支浅层神经网络模块，否则任何分支网络模块都不选择安装到该控制单元上；根据子网络学习情况识别异常流量数据。
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权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学(威海) 威海天之卫网络空间安全科技有限公司 一种车载CAN总线流量异常检测方法及系统
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