【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于车辆网络安全，具体涉及一种基于多特征融合的车载网络安全威胁检测方法及系统。
技术介绍
1、随着智能汽车的不断发展，车辆的网络化程度越来越高，对网络安全的需求也越来越迫切目前，智能汽车网络安全威胁主要来自于恶意软件攻击、网络攻击和物理攻击等，其中，恶意软件攻击具体体现在恶意软件通过车载系统的漏洞或攻击车载网络的安全协议，窃取车辆数据、控制车辆行为，甚至造成车辆安全事故，网络攻击具体体现在攻击者可以通过网络入侵车载系统，获取敏感数据、发起攻击或篡改车辆系统，物理攻击具体体现在攻击者可以通过物理方式破坏车载网络设备或系统，造成车辆无法正常运行，为了应对这些威胁，需要采用有效的网络安全威胁检测技术。
2、现有的一些汽车网络安全威胁检测技术对威胁的依赖性较强，异常检测技术和规则技术都需要明确的威胁特征才能检测出威胁，而新兴威胁往往具有新的威胁特征，难以匹配到现有的规则。
技术实现思路
1、鉴于以上所述的现有技术的缺点，本专利技术的目的是提供一种基于多特征融合的车载网络安全威...
【技术保护点】
1.一种基于多特征融合的车载网络安全威胁检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多特征融合的车载网络安全威胁检测方法，其特征在于，所述采集车载网络通信数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于多特征融合的车载网络安全威胁检测方法，其特征在于，所述在所述车载网络通信数据中提取多维特征，所述多维特征至少包括时间特征、流量特征和内容特征，包括：
4.根据权利要求1所述的基于多特征融合的车载网络安全威胁检测方法，其特征在于，所述融合训练模型的获取方式包括：
5.根据权利要求3所述的基于多特征融合的车载网络安全威...
【技术特征摘要】
1.一种基于多特征融合的车载网络安全威胁检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多特征融合的车载网络安全威胁检测方法，其特征在于，所述采集车载网络通信数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于多特征融合的车载网络安全威胁检测方法，其特征在于，所述在所述车载网络通信数据中提取多维特征，所述多维特征至少包括时间特征、流量特征和内容特征，包括：
4.根据权利要求1所述的基于多特征融合的车载网络安全威胁检测方法，其特征在于，所述融合训练模型的获取方式包括：
5.根据权利要求3所述的基于多特征融合的车载网络安全威胁检测方法，其特征在于，所述基于融合训练模型对所述车载网络通信数据进行融合检测，所述融合检测的方式包括阈值检测和异常检测相结合的方式，包括：
6.根据权利要求5所述的基于多特征融合的车载网络安全威胁检测方法，其特征在于，所述将获取到所述时间特征、所述流量特征和所述内容特征通过融合训练模型进行可变...
【专利技术属性】
技术研发人员：张伟捷，高瑞，王飞，
申请(专利权)人：智己汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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