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AnoVox：自主驾驶中多模态异常检测的基准
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
这篇综述研究了与连接和自动驾驶车辆相关的异常检测，发现神经网络和支持向量机是最常用的算法。模型通过多个评估指标进行评估，并提出了几项建议。对使用不同协议的入侵检测系统的研究还不足。
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关键要点
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这篇综述研究了与连接和自动驾驶车辆相关的异常检测。
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神经网络（如 LSTM，CNN 和自编码器）以及单类支持向量机是最常用的人工智能算法。
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大多数异常检测模型使用真实世界的车辆数据进行训练，并注入异常情况。
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模型主要通过召回率、准确率、精确率、F1 分数和误报率等五个主要评估指标进行评估。
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文章提出了几项建议，包括综合使用多个评估指标和公开分享模型以促进合作。
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需要建立具有预定义异常或网络攻击的基准数据集来测试和改进检测模型的有效性。
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对使用不同于 CAN 协议的入侵检测系统的研究还缺乏。
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