[发明专利]CAN总线数据的异常检测方法、装置及设备

权利要求书

1.一种CAN总线数据的异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测的N个CAN总线数据，其中，所述N个CAN总线数据中不同CAN总线数据的身份标识号ID不同，所述N为正整数；

将所述N个CAN总线数据组合成一个待检测的CAN总线数据序列；

将所述待检测的CAN总线数据序列输入局部离群因子模型中，获得所述待检测的CAN总线数据序列的局部异常因子，其中，所述局部离群因子模型是根据多个CAN总线数据序列训练得到的、用于计算局部异常因子的模型，所述多个CAN总线数据序列中每个CAN总线数据序列的CAN总线数据的数据个数和ID种类均为N；

若所述局部异常因子大于预设异常数据检测阈值，则确定所述N个CAN总线数据中存在异常数据。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述待检测的CAN总线数据序列输入局部离群因子模型中，获得所述待检测的CAN总线数据序列的局部异常因子之前，所述方法还包括：

采集T个CAN总线数据，其中，所述T个CAN总线数据中包括N种不同ID的CAN总线数据；

构建数据内容均为0的初始化CAN总线数据序列，其中，所述初始化CAN总线数据序列的数据个数为N*X，所述X为所述T个CAN总线数据中各个CAN总线数据的字节数中的最大字节数，所述初始化CAN总线数据序列中每X个相邻的数据表示一种ID的CAN总线数据；

从所述T个CAN总线数据的第一个CAN总线数据开始，依次替换所述初始化CAN总线数据序列中对应ID的CAN总线数据，以便生成T个CAN总线数据序列，其中，第i个CAN总线数据序列是将所述T个CAN总线数据中第i个CAN总线数据替换第i-1个CAN总线数据序列中对应ID的CAN总线数据，所述i≥2；

若所述T个CAN总线数据序列中存在重复的CAN总线数据序列，则对所述T个CAN总线数据序列进行去重处理，并从去重后的所述T个CAN总线数据序列中获取第一预设比例的CAN总线数据序列作为训练样本；

将所述训练样本输入局部离群因子系统进行模型训练，获得局部离群因子模型。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述训练样本输入局部离群因子系统进行模型训练，获得局部离群因子模型之后，所述方法还包括：

从所述训练样本中选取第二预设比例的CAN总线数据序列；

将所述第二预设比例的CAN总线数据序列输入所述局部离群因子模型中，获得所述第二预设比例的CAN总线数据序列中每个CAN总线数据序列的局部异常因子；

将所述第二预设比例的CAN总线数据序列中每个CAN总线数据序列的局部异常因子中最大的局部异常因子确定为所述预设异常数据检测阈值。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述训练样本输入局部离群因子系统进行模型训练，获得局部离群因子模型之后，所述方法还包括：

根据所述去重后的所述T个CAN总线数据序列和预设异常数据构建规则，构建包括多个测试CAN总线数据序列的测试样本，其中，所述多个测试CAN总线数据序列包括不存在异常数据的CAN总线数据序列和存在异常数据的CAN总线数据序列；

将所述测试样本输入所述局部离群因子模型中，获得每个测试CAN总线数据序列的的局部异常因子；

通过将多个测试CAN总线数据序列的局部异常因子与所述预设异常数据检测阈值进行比对获得异常数据测试结果，其中，所述异常数据测试结果包括每个测试CAN总线数据序列中是否存在异常数据的测试结果；

通过将所述异常数据测试结果与所述测试样本中预设的存在异常数据的CAN总线数据序列进行比较，计算异常检测正确率；

若所述异常检测正确率小于预设正确率阈值，则增加训练样本的样本量，通过增加样本量的训练样本继续训练所述局部离群因子模型，直至异常检测正确率大于或者等于所述预设正确率阈值时，获得最终所需的局部离群因子模型。