Abstract：
为了提高分布式车载电子控制单元(ECU)的通信安全,提出了基于BERT和迁移学习的无监督自适应入侵检测系统.利用自然语言模型BERT学习控制器局域网(CAN)总线中标识符序列特征,将掩码语言模型作为训练目标,进行无监督异常检测,并结合迁移学习完成不同车型的数据训练.在大规模CAN数据集上的试验结果表明:该检测系统对拒绝服务(DoS)、模糊和欺骗攻击的检测精度分别达到100%、99.99%和99.97%,能够通过模型微调实现对新车型的自适应检测.
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Source ：
汽车技术
ISSN： 1000-3703
Year： 2024
Issue： 12
Page： 31-37
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