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申请/专利权人：湖南人文科技学院
摘要：本发明公开了一种基于因果可解释性的智能网联车异常流量检测方法及系统，本发明方法包括对流量特征和攻击标签的样本数据进行数据清洗，去除流量特征之间的虚假关联；根据流量特征和攻击标签构建网络攻击因果结构图，通过计算因果效应值及因果关系的关联强度对网络攻击因果结构图进行剪枝；将剪枝后的网络攻击因果结构图通过复制双层贝叶斯网络模型构建双网络攻击因果结构模型，对双网络攻击因果结构模型执行反事实推断得到检测结果。本发明旨在解决智能网联车异常检测的数据冗余、不稳定性和因果可解释性问题，实现智能网联车异常流量的可解释性的准确检测。
主权项：1.一种基于因果可解释性的智能网联车异常流量检测方法，其特征在于包括下述步骤：S1，对流量特征和攻击标签的样本数据进行数据清洗，通过流量特征的傅里叶变换转换特征值去除流量特征之间的虚假关联；S2，根据流量特征和攻击标签构建网络攻击因果结构图，所述网络攻击因果结构图包括流量特征和攻击标签两类节点，以及攻击标签节点指向存在因果关系的流量特征节点；S3，通过计算因果效应值及因果关系的关联强度对网络攻击因果结构图进行剪枝；S4，将剪枝后的网络攻击因果结构图通过复制双层贝叶斯网络模型构建双网络攻击因果结构模型，对双网络攻击因果结构模型执行反事实推断得到检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南人文科技学院 基于因果可解释性的智能网联车异常流量检测方法及系统
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