• 参与智能网联汽车安全方向研究，构建车联网攻击仿真环境并分析车辆异常行为
• 参与异常检测模型的设计与优化，负责模型训练、调参与性能评估，提升检测准确性与稳定性
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车联网网络攻击异常检测模型产品系统Vibe Coding
我要开发同款技术信息
作品详情
行业场景
功能介绍
代表项目：车联网攻击检测深度学习模型（SAE-BiLSTM-改进Transformer）
• 基于 PLEXE 构建 V2V 车联网仿真场景，设计并注入多类网络攻击，生成多维时序数据
• 使用 MySQL 存储数据，完成数据预处理与特征工程，构建模型训练数据集
• 提出 SAE + BiLSTM + 改进Transformer 融合模型，实现特征压缩、双向时序建模与全局注意力建模
项目实现
• 实验结果：准确率 >98%，召回率 >95%，显著降低误报率，并实现异常车辆与攻击时刻的精准定位
• 完成技术报告撰写及模型原型开发，具备一定工程实现能力
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