基于机器学习的CAN总线网络异常检测方法及装置

摘要

本发明涉及车联网汽车安全检测技术领域，目的是为了检测来自恶意攻击者对汽车CAN总线发出的攻击报文(异常报文)。本发明公开了基于机器学习的CAN总线网络异常检测方法：采集车载的CAN总线报文样本，规格化CAN总线报文；根据规格化CAN总线报文序号ID的类别划分报文，每一类别的报文作为训练样本，得到该类别的决策树模型，获得与类别数量对应的多个决策树模型；在CAN总线报文异常检测阶段，对待检测报文进行分类后输入到对应类别的决策树模型，得到CAN总线正常报文和CAN总线异常报文。该方案通过上述方案中有监督的决策树模型进行分析，能有效的发现CAN总线网络中存在的异常会话连接报文、恶意攻击流量和异常数据报文。