【摘 要】
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针对车联网中的车辆异常行为的威胁,本文中融合了多种机器学习方法,提出了一种新型的适用于车联网的车辆异常行为检测方法。首先,基于Veins车联网仿真平台,模拟了DoS、Sybil
【机 构】
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东南大学网络空间安全学院,东南大学机械工程学院
【基金项目】
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江苏省重点研发计划(BE2019004),国家自然科学基金(52025121,51975118),江苏省成果转化项目(BA2018023,BA20200068)资助。
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针对车联网中的车辆异常行为的威胁,本文中融合了多种机器学习方法,提出了一种新型的适用于车联网的车辆异常行为检测方法。首先,基于Veins车联网仿真平台,模拟了DoS、Sybil等多种网络攻击,搭建了真实路况环境下遭受网络攻击的车联网场景,构建了车联网异常检测数据集;其次,采用Stacking集成学习思想,融合K近邻、决策树、多层感知机、AdaBoost、随机森林5种初级分类器建立集成检测模型;最后,利用交叉验证思想,使用5种初级分类器对训练集进行训练,并将初级分类器在验证集上的预测结果作为次级分类器的输入
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