[发明专利]基于机器学习的CAN总线网络异常检测方法及装置有效
| 申请号： | 201911242839.5 | 申请日： | 2019-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN111131185B | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 兰昆;徐锐;饶志宏;张宇光;朱治丞 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技网络信息安全有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L67/12;G06K9/62;G06N20/00;G08B7/06;H04L12/40 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 夏琴 |
| 地址： | 610207 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及车联网汽车安全检测技术领域，目的是为了检测来自恶意攻击者对汽车CAN总线发出的攻击报文(异常报文)。本发明公开了基于机器学习的CAN总线网络异常检测方法：采集车载的CAN总线报文样本，规格化CAN总线报文；根据规格化CAN总线报文序号ID的类别划分报文，每一类别的报文作为训练样本，得到该类别的决策树模型，获得与类别数量对应的多个决策树模型；在CAN总线报文异常检测阶段，对待检测报文进行分类后输入到对应类别的决策树模型，得到CAN总线正常报文和CAN总线异常报文。该方案通过上述方案中有监督的决策树模型进行分析，能有效的发现CAN总线网络中存在的异常会话连接报文、恶意攻击流量和异常数据报文。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 can 总线 网络 异常 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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