用于车载网络入侵检测的单类分类

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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。

原文中文,约200字,阅读约需1分钟。
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