第7章基于改进SVDD的CAN总线

异常检测方案;

7.1引言;

(2)现有的基于SVDD的异常检测模型会将所有的正常数据纳入模型中，但是其漏报率较高，并且没有考虑某些局部特征(如时间相关性)。实际上，车辆某些报文的变化是有一定规律的。例如，一个报文指出燃油箱燃油存储容量的最大值为100，最小值为0。以前的SVDD模型将超过0~100条的报文视为异常，这样会导致一些异常无法检测到，比如车辆移动时剩余燃油量数值从20变为50，这将导致驾驶员无法正确判断车辆的剩余燃油量。

(3)车联网中的大部分报文都在一定的范围内且具有规律性，以往的SVDD模型可能会出现模型冗余过多、漏报率高等