基于CBAMTL-MobileNet V3的車載網(wǎng)絡(luò)入侵檢測

摘要： 提出了一種基于CBAMTL-MobileNet V3的車載網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法。該方法使用輕量級模型MobileNet V3,減少其層數(shù)加快模型的訓(xùn)練和檢測速度；將模型中的SE模塊置換為注意力模塊(CBAM)使模型更聚焦于特定特征，提高特征提取能力，進(jìn)而提高檢測攻擊的精確度；引入遷移學(xué)習(xí)對模型權(quán)重進(jìn)行微調(diào)，減少參數(shù)和內(nèi)存資源的消耗，縮短了訓(xùn)練時間，使模型表現(xiàn)出更快的運算速度。仿真結(jié)... （共9頁）