基于CBAMTL-MobileNet V3的車載網(wǎng)絡入侵檢測

摘要： 提出了一種基于CBAMTL-MobileNet V3的車載網(wǎng)絡入侵檢測方法。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，進而提高檢測攻擊的精確度；引入遷移學習對模型權重進行微調(diào)，減少參數(shù)和內(nèi)存資源的消耗，縮短了訓練時間，使模型表現(xiàn)出更快的運算速度。仿真結... （共9頁）