具有轻量级深度卷积瓶网络的适应性个性化联合学习,用于车辆互联网中的新型入侵检测系统
Shahad Almansour1, Kusum Yadav2, Lulwah M Alkwai2
1Applied College, University of Ha'il, Hail, Kingdom of Saudi Arabia.
Scientific reports
|October 13, 2025
概括
本研究介绍了一种具有轻量级深度卷积瓶网络 (LDwCBN) 的自适应个性化联合学习 (APFed) 模型,用于增强互联和自动驾驶汽车 (CAV) 的网络安全. 这种新的方法确保了高效和准确的入侵检测,提高了车辆的安全性.
科学领域:
- 网络安全 网络安全
- 智能运输系统 智能运输系统
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 连接和自动驾驶汽车 (CAV) 在智能交通系统 (ITS) 中越来越多地被采用.
- 这种采用在汽车互联网 (IoV) 环境中引发了重大网络安全问题.
- 集中式入侵检测系统 (IDS) 在处理异质和非IID数据方面面临限制,这在IoV中是典型的.
研究的目的:
- 为 IoV. 提出一种新的隐私保护,资源效率和准确的入侵检测系统.
- 解决传统IDS在分散和数据异质车辆网络中的局限性.
- 增强模型个性化和概括性,以提高入侵检测性能.
主要方法:
- 整合一个适应型个性化联合学习 (APFed) 模型与轻量级深度卷积瓶网络 (LDwCBN).
- APFed采用细粒度的自适应更新和动态重量融合,以增强个性化和通用化.
- LDwCBN用于优化资源有限的车辆硬件上的检测速度和效率.
主要成果:
- 拟议的APFed-LDwCBN方法在基准数据集 (CIC-IDS2017,CSE-CIC-IDS2018,Car-Hacking,CAN-Train-Test) 上显著优于现有的最先进的联合IDS方法.
- 与FedAvg和FedProx模型相比,获得了高达5%的精度改进.
- 在精度 (高达4%),回忆 (高达3%) 和F1-Score (高达4%) 中表现出显著的收益.
结论:
- APFed-LDwCBN模型为CAV中保护隐私和有效检测入侵提供了一个强大的解决方案.
- 该方法有效处理异质和非IID数据,这对于现实世界IoV部署至关重要.
- 这种方法在保护智能运输系统免受不断变化的网络威胁方面取得了重大进展.
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