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摘要：本发明公开了一种云控智能网联汽车横向控制系统网络攻击检测方法，属于车路云协同安全控制领域。包括：提取车辆的多层次状态信息，建立包含车辆级、转向系统级和转向执行器级信号的原始数据库用来作为车辆横向控制系统错误数据注入FDI攻击检测器的原始训练数据集，它可以反映车辆横向控制系统在三个不同层面的动态特性。基于车辆动力学模型、转向系统动力学模型和电机动力学模型对原始数据进行处理，提出能反映车辆关键系统性能和FDI攻击特性的创新数据特征。基于创新数据特征开发基于BiLSTM‑Attention模型的FDI攻击检测器。本发明可以在车辆行驶状态随机变化的情况下准确和快速的识别出FDI攻击及其发生位置，对提升云控智能网联汽车的行驶安全性具有重要意义。
主权项：1.一种云控智能网联汽车横向控制系统网络攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：搭建云控智能网联汽车横向控制系统的半实物在环试验台架，分别采集正常工况下和FDI攻击工况下的车辆级信号、转向系统级信号和转向执行器级信号，构建FDI攻击检测器网络的原始训练数据库；S2：基于数据本身的安全性对原始训练数据库中的数据进行分类，第一类原始数据有不受FDI攻击影响的参考值，定义为直接数据，第二类原始数据需要基于过去的数据和车辆物理模型进行预测，定义为间接数据，并通过车辆动力学模型、转向系统动力学模型和电机动力学模型对间接数据进行处理，综合构建包含直接数据和间接数据的创新数据特征；S3：构建基于BiLSTM-Attention模型的FDI攻击检测网络，并用创新数据特征进行训练，使其达到较好的检测性能。
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百度查询： 江苏大学扬州(江都)新能源汽车产业研究所 一种云控智能网联汽车横向控制系统网络攻击检测方法
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