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公开(公告)号：CN116827607A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310655163.2
申请日：2023-06-02
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种集成XGBoost和LightGBM模型的车载CAN总线入侵检测算法，本发明基于随机森林的算法，用来识别和预防汽车网络中的恶性行为，这种技术利用了决策树的概念，并结合了集成学习(Ensemble Learning)的原理；通过随机森林建立多个虚拟神经网络，使它们能够彼此合作，共同完成任务，从而实现对数据的有效处理，并利用XGboost和LightGBM等相关算法，训练出能够较为准确地识别出网格攻击的模型，完成对网络入侵的检测，解决CAN总线的安全问题。
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