【摘 要】
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车辆的网联化和自动化已成为汽车发展的必然趋势，控制器域网（controller area network,CAN）是汽车总线网络中最常用的协议，但由于它没有足够的安全功能，如消息加密和发送者身份验证，无法保护车辆网络免受攻击，因此有必要制订适当的对策来保证CAN的安全。由此提出一种针对数据域的CAN总线异常检测模型，使用真实车辆构建的数据集进行试验研究，在没有总线报文标识功能的情况下，根据每个标识
【基金项目】
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天津市科技特派员项目（18JCTPJC51000）；
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车辆的网联化和自动化已成为汽车发展的必然趋势，控制器域网（controller area network,CAN）是汽车总线网络中最常用的协议，但由于它没有足够的安全功能，如消息加密和发送者身份验证，无法保护车辆网络免受攻击，因此有必要制订适当的对策来保证CAN的安全。由此提出一种针对数据域的CAN总线异常检测模型，使用真实车辆构建的数据集进行试验研究，在没有总线报文标识功能的情况下，根据每个标识符（identifier,ID）的数据域分布特点，实现了基于梯度提升决策树（gradient boosting decision tree,GBDT）算法的混合模型。模拟攻击试验结果表明，该异常检测模型在抵御篡改数据域消息方面具有较高的准确率。
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