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基于双层注意力的异常数据深度分析及检测
郭高强1,何明枢1,李欣航1,王小娟2
- 1. 北京邮电大学
2. 北京市西土城路10号北京邮电大学
Deep Analysis and Detection of Anomalous Data Based on Dual-Layer Attention
摘要: 随着智能驾驶技术的发展,车辆通过车载网络与外界的联系日益频繁。控制器区域网络(CAN)是当前主要的车载网络,攻击者已经可以利用CAN网络中的安全漏洞实现车辆控制,从而对车内人员造成重大安全威胁。针对这一问题,提出了一个基于长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制的异常检测模型,利用双层注意力编码器分别实现对CAN数据流局部和整体特征间信息的深度挖掘。通过高效搜寻并学习特征间的顺序模式,所提模型使用特征信息量明显减少,并可以实现更好的检测性能,提高了异常检测效率和准确性,同时能够实现不平衡的分类任务。最后,在CarHacking数据集上进行多次独立重复测试。结果表明,所提方法对CarHacking数据集中所有攻击类别的检测正确率均高于99.2%,显著优于其他异常检测方法。此外,还完成了其他方法未实现的多分类任务,并且所提方法的平均检测正确率达到99.26%。
中图分类号: