一種面向車聯(lián)網(wǎng)的零日攻擊檢測方法

摘要： 由于缺乏攻擊數(shù)據(jù)，車聯(lián)網(wǎng)零日攻擊檢測通常采用基于異常的方法。但車輛實際行駛過程中環(huán)境復雜多樣、行為模式多變，導致正常的行為模式會出現(xiàn)較大的差異，采用基于異常的方法容易導致高誤報率。在車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中零日攻擊和已知攻擊的攻擊原理相似，受遷移學習的啟發(fā)，基于條件生成對抗網(wǎng)絡提出一種應用少樣本學習的車聯(lián)網(wǎng)零日攻擊檢測方法。首先，提出一種多生成器和多判別器的條件對抗生成網(wǎng)絡模型。其次，設計... （共9頁）