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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及一种基于大模型的汽车CAN总线报文混合攻击模拟方法，属于汽车信息安全测试领域，其包括：根据CAN网络协议的特性，结合现在主要的若干攻击手段和CAN网络协议定义的错误类型产生初始的攻击报文样本库；通过数据增强Borderline‑SMOTE方法对初始的样本库进行优化；通过模糊特征提取方法识别CAN网络特征的脆弱性特征，将CAN网络的脆弱性特征转化为特征向量，并为每个特征向量分配标签，形成标注数据集；建立基于知识蒸馏的DistilBERT模型，采用优化后的样本库和CAN网络特征向量对DistilBERT模型进行训练，最终由DistilBERT模型输出攻击报文。本发明生成的报文测试数据不仅仅可以满足常规的任务，还可以理解复杂的语境、生成流畅且上下文相关的报本，生成满足测试需求的高质量报文测试数据集。
主权项：1.一种基于大模型的汽车CAN总线报文混合攻击模拟方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：S1、根据CAN网络协议的特性，在基本数据库上结合若干攻击手段和CAN网络协议定义的错误类型构建初始的攻击报文样本库；S2、通过数据增强Borderline-SMOTE方法对初始的样本库进行优化；S3、通过模糊特征提取方法识别CAN网络特征的脆弱性特征，将CAN网络的脆弱性特征转化为特征向量，并为每个特征向量分配标签，形成标注数据集；S4、建立基于知识蒸馏的DistilBERT模型，采用优化后的样本库和CAN网络特征向量对DistilBERT模型进行训练，最终由DistilBERT模型输出攻击报文。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 基于大模型的汽车CAN总线报文混合攻击模拟方法
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