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基于 CAN 消息的多视角统计图学习的车载入侵检测的有效性
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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SupCon ResNet深度学习模型，用于识别CAN总线上的多种攻击，并通过转移学习提升小数据集性能。在两个汽车数据集测试中，该模型将假阴性率降低四倍，且在存储和运行时间上有所改进。
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关键要点
- 提出了一种名为 SupCon ResNet 的深度学习模型。
- 该模型用于在 CAN 总线上识别多种攻击。
- 应用转移学习技术提升小数据集的性能。
- 在两个真实的汽车数据集上评估模型能力。
- 模型将四种攻击的假阴性率降低了四倍。
- 在存储和运行时间方面有所改进。
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