[发明专利]一种基于决策树的车载CAN总线异常检测方法在审
| 申请号： | 201910515204.1 | 申请日： | 2019-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN110365648A | 公开（公告）日： | 2019-10-22 |
| 发明（设计）人： | 黄杰;丁艳军 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L12/24;H04L12/40 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 康燕文 |
| 地址： | 211189 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于决策树的车载CAN总线异常检测方法，首先，对预先获取的车载CAN总线报文进行预处理，扩充样本；其次，生成车载CAN总线报文属性，并标记报文的状态；然后，生成车载CAN总线异常样本；划分车载CAN总线报文，得到训练样本和测试样本；最后，将训练样本集输入到决策树模型中进行训练，生成车载CAN总线异常检测模型。本发明采用基于决策树的异常检测算法，以基尼指数作为数据纯度的度量指标，计算量更少，表现为建立模型的时间更少，建立的模型效果更优，同时提高了检测精度和检测粒度，实现更好的检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 车载CAN总线 决策树 异常检测 检测 样本 预处理 异常检测模型 异常检测算法 决策树模型 训练样本集 测试样本 建立模型 模型效果 训练样本 预先获取 计算量 度量 报文 基尼 表现 | ||
【主权项】：
1.一种基于决策树的车载CAN总线异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对预先获取的车载CAN总线报文进行预处理，扩充样本；(2)生成车载CAN总线报文属性，并标记报文的状态；(3)生成车载CAN总线异常样本；(4)划分车载CAN总线报文，得到训练样本和测试样本；(5)将训练样本集输入到决策树模型中进行训练，生成车载CAN总线异常检测模型。
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