【技术实现步骤摘要】
本申请涉及汽车安全领域，特别是涉及车辆异常检测方法、装置、电子装置和存储介质。
技术介绍
1、近年来，全球智能汽车市场规模快速增长，智能汽车作为数字社会的关键基础设施，传统的和新出现的安全挑战严重威胁着智能汽车的安全，进而构成威胁。日志和车载网络流量通常被用作威胁分析和异常检测的数据源。与网络流量分析不同，基于日志的异常检测不需要增加额外的模块来截获流量，现有的大多数基于日志的异常检测方法都是为防御分布式计算系统或高性能计算机而设计的，不能用于保护智能车。此外，目前通常利用单一类型的日志和日志模板来进行车辆异常检测，其中日志类型的单一导致车辆异常检测不够全面，通过日志模板进行车辆异常检测，目前也面临着由于日志模板数量激增而导致车辆异常检测效率低和检测结果不精确的问题。
2、针对相关技术中存在车辆异常检测不全面，检测效率低和检测结果不精确的问题，目前还没有提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、在本实施例中提供了一种车辆异常检测方法、装置、电子装置和存储介质，以解决相关技术中车辆...
【技术保护点】
1.一种车辆异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的车辆异常检测方法，其特征在于，在将所述目标输入数据输入至训练完备的目标车辆异常检测模型，得到预测日志词向量之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的车辆异常检测方法，其特征在于，在将目标训练输入数据输入至预设的车辆异常检测模型之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的车辆异常检测方法，其特征在于，在基于全局向量的词嵌入模型对车辆日志样本数据进行转化，得到所述车辆日志样本数据的词向量序列之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的车辆异常...
【技术特征摘要】
1.一种车辆异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的车辆异常检测方法，其特征在于，在将所述目标输入数据输入至训练完备的目标车辆异常检测模型，得到预测日志词向量之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的车辆异常检测方法，其特征在于，在将目标训练输入数据输入至预设的车辆异常检测模型之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的车辆异常检测方法，其特征在于，在基于全局向量的词嵌入模型对车辆日志样本数据进行转化，得到所述车辆日志样本数据的词向量序列之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的车辆异常检测方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的车辆异常检测方法，其特征在于，所述目标车辆异常检测...
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