BasavarajuAM-04/CAN-Bus-Intrusion-Detection

# CAN-Bus 入侵检测 一种网络安全异常检测模型，用于分析电动汽车 (EV) 内部控制器局域网 (CAN) 的日志，即时标记恶意数据包注入以防范网络攻击。 CAN Bus Intrusion Detection System* 一种网络安全模型，利用异常检测技术检测电动汽车 (EV) 控制器局域网 (CAN) 中的恶意数据包注入。 - 分析 CAN 日志以发现可疑活动 - 实时标记潜在的网络攻击 - 基于机器学习构建，实现稳健检测 标题： 基于机器学习的电动汽车 CAN Bus 入侵检测系统 摘要： 本项目专注于为电动汽车 (EV) 的控制器局域网 (CAN) 开发入侵检测系统 (IDS)。该系统分析 CAN bus 日志，并使用机器学习算法检测恶意数据包注入。采用了逻辑回归、决策树和随机森林等多种模型来对正常数据和攻击数据进行分类。该系统通过实时识别异常来提升车辆网络安全。 目标： 理解 CAN Bus 通信 检测 CAN 消息中的异常 构建基于机器学习的 IDS 提升 EV 网络安全 方法： 数据收集 (CAN 数据集) 数据预处理 特征选择 模型训练 模型评估 IDS 系统部署 工具与技术： Python NumPy, Pandas Scikit-learn Matplotlib, Seaborn 结果： 在检测恶意数据包方面取得了良好的准确率 随机森林表现最佳 系统成功识别了异常 CAN 消息

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