基于改进GAN的智能网联车CAN总线异常检测研究

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摘 要：为提高智能网联汽车（ICVs）的安全性，提出了一种能适应异常流量低的、泛化能力强的控制器局域网（CAN）总线异常检测算法，以应对车辆可能会产生的潜在的和难以察觉的异常情况，有效提高异常数据的检测精度。该文探讨了生成对抗网络（GANs）的理论意义，并在一辆智能网联公交车上，收集了4类不同攻击数据，2类罕见报警数据，基于计算数据的重构误差来衡量异常程度，验证算法的适应性。（剩余10487字）

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