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用于车载网络入侵检测的单类分类
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为SupCon ResNet的深度学习模型，用于在CAN总线上处理多种攻击识别，并通过转移学习技术在有限大小数据集上进行性能改进。该模型在两个真实的汽车数据集上评估，结果显示其比其他模型平均将四种攻击的整体假阴性率提高了四倍，并在存储限制和运行时间方面进行了改进。
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关键要点
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提出了一种名为SupCon ResNet的深度学习模型。
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该模型用于在CAN总线上处理多种攻击识别。
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应用转移学习技术以改进有限大小数据集的性能。
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在两个真实的汽车数据集上评估了该模型的能力。
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模型比其他模型平均将四种攻击的整体假阴性率提高了四倍。
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通过使用转移学习，该模型在存储限制和运行时间方面进行了改进。
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