绿盟科技推出的虚拟汽车靶场解决了智能网联汽车教学与竞赛中的高成本和并发问题。该平台支持高仿真度的汽车模拟，满足教学、竞赛和产品测试需求，支持多人在线，提升学习效果，确保公平性和实战能力，推动车联网安全发展。

本文提出了一种基于联邦学习的入侵检测框架，利用CIC-IDS 2017数据集实现去中心化机器学习，处理类别不平衡和异常观测值，优化模型性能。该框架在入侵检测方面表现优异，能够保护敏感数据并实现高检测率。此外，研究还探讨了基于卷积神经网络的入侵检测系统及其他机器学习方法在车联网安全中的应用，均显示出良好的检测效果。