摘要：虽然通信技术和人工智能技术的发展使智能网联汽车进入了高速发展阶段，但是开放的网络环境增加了智能网联汽车遭受网络攻击的机会。然而，现有的网络安全架构与智能网联汽车的车联网并不适配，再这样的环境下异常检测技术作为一种新型的主动防御手段开始受到关注。基于此，本文重点阐述了异常检测技术在车载网联中的关键作用，深入分析了智能网联汽车车载网联异常检测技术分析，旨在为相关领域的理论研究提供更多的参考依据。

关键词：智能网联；汽车车载网络；异常检测技术

引言

随着科技的飞速发展，智能网联汽车逐渐成为未来交通的主导力量。车载网络作为智能网联汽车的核心组成部分，承担着车辆间通信、数据传输和智能化控制等重要任务。然而，由于车载网络环境的复杂性和多变性，异常情况时有发生，如网络拥堵、数据传输错误、节点故障等，这些都可能对车辆的安全和稳定性产生负面影响。异常检测技术是确保车载网络正常运行的关键环节，该技术能够实时监测网络状态，识别和预警异常行为，从而为及时采取应对措施提供依据。因此，对车载网络异常检测技术的研究显得尤为重要。

一、异常检测技术在车载网联中的关键作用

（一）安全驾驶的守护者

车载网络连接着车辆的各个子系统，包括发动机、刹车、悬挂等。通过实时监测这些子系统的数据流，异常检测技术能够及时发现异常行为，如发动机转速突然下降、刹车系统反应过慢等。一旦检测到异常，系统会立即发出警告，提醒驾驶员注意，从而保障驾驶安全[1]。

（二）提升行车效率

车载网络还承担着车辆间的通信任务，通过共享彼此的状态和意图，车辆可以更好地协调行驶，避免碰撞和拥堵。异常检测技术能够实时监测车辆间的通信数据，发现通信异常或数据异常，从而及时采取措施，提高行车效率。

（三）系统性能的优化者

车载网络中的各个子系统都需要进行数据交换和协同工作。异常检测技术能够监测这些子系统的运行状态，发现系统性能的异常变化，如CPU占用率过高、内存泄漏等。系统会自动优化这些异常情况，从而提高车载网络的运行效率。

（四）故障的预警者

通过持续监测车载网络中的数据流，异常检测技术能够发现一些潜在的故障征兆。这些征兆可能不会立即导致故障，但如果不及时处理，可能会导致严重后果。因此，异常检测技术能够预防潜在故障，延长车辆的使用寿命。

（五）故障诊断的助手

当车辆发生故障时，异常检测技术能够帮助诊断故障原因。该技术可以通过分析故障发生时的数据流，找出与故障相关的异常数据，为维修人员提供有价值的信息。这不仅可以快速找到故障原因，还有助于提高维修效率[2]。

二、智能网联汽车车载网络异常检测技术

（一）实时检测和数据采集

实时监测与数据采集是智能网联汽车车载网络异常检测技术的关键环节之一。通过利用传感器和通信技术，可以实时监测车载网络中的数据流，包括车辆状态信息、驾驶员操作指令、控制信号等。这些数据流为异常检测提供了基础数据，有助于发现车辆运行中的异常行为或故障。在实时监测与数据采集过程中，传感器技术扮演着重要的角色。各种传感器被部署在车辆的不同部位，用于监测车辆的运行状态和环境参数。例如，发动机传感器可以监测发动机的工作状态和参数变化，轮胎传感器可以监测轮胎的压力和温度，而雷达和摄像头传感器则可以用于监测车辆周围的环境和障碍物。通信技术也是实现实时监测与数据采集的关键要素。车载网络中的通信协议和标准，如CAN总线、LIN总线、以太网等，确保了传感器数据能够实时、准确地传输到数据处理单元。通过这些通信协议，车载网络能够高效地传输大量的数据流，为异常检测提供及时、准确的数据支持。

（二）数据预处理与特征提取

数据预处理与特征提取是智能网联汽车车载网络异常检测技术的核心步骤，对车载网络数据进行监测和采集之后，就要对原始数据进行预处理操作，从而提取与异常行为或故障相关的特征。由于原始数据可能包含噪声、异常值、重复数据等问题，需要进行数据清洗，去除无效、错误或重复的数据。数据清洗能够提高数据的准确性和可靠性，为后续的特征提取和异常检测提供更好的基础。再加上车载网络中的数据流容易受到各种干扰和噪声的影响，所以还需要对其进行去噪处理，减少噪声对数据分析的影响。由于数据采集过程中采集到的数据可能存在不同格式和数据类型，所以也需要对格式进行转换，只有统一数据格式才能为后续的的特征提取和数据分析提供便利。完成了数据清洗、去噪和格式转换后，就可以提取网络异常的特征。常见的特征包括统计量、时间序列分析结果、频率分析结果等。通过特征提取，可以将原始数据转化为简洁、有效的特征向量，用于描述车辆运行状态和行为模式。

（三）异常检测与诊断

应用异常检测技术提取完车载网络异常特征之后，就可以利用机器学习、深度学习或人工智能算法构建异常检测模型，实现自动学习和识别正常行为和异常行为，并生成相应的预警或故障诊断信息。在实施过程中首先要选择合适的机器学习、深度学习或人工智能算法是构建异常检测模型的关键。这些算法能够从特征数据中学习和识别正常行为和异常行为。常见的算法包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、决策树、随机森林等。这些算法能够对输入的特征数据进行分类或回归分析，从而识别出异常行为或故障。在构建异常检测模型时，需要对数据进行适当的划分，包括训练集、验证集和测试集。训练集用于训练和优化模型，验证集用于调整模型参数和防止过拟合，而测试集用于评估模型的性能和准确性。训练完成后，异常检测模型可以实时监测数据流的变化。通过对实时数据的分析，模型能够发现与正常状态不符的行为或参数变化，及时发出预警或故障诊断信息。预警或故障诊断信息可以以多种形式呈现，如声音、灯光、文本消息等，以便驾驶员或维修人员及时了解车辆的状态和潜在问题[3]。

（四）可视化与交互界面

检测完异常之后，检测人员就可以将异常检测结果以直观、易于理解的形式呈现给驾驶员或维修人员，可视化技术能够帮助他们快速识别和解决故障问题，提高车辆的安全性和稳定性。可视化技术主要包含多种形式，如图表、图形、仪表盘等，具体形式取决于用户需求和数据分析结果。例如，可以通过图表展示车辆的各项参数随时间的变化趋势，帮助用户了解车辆的运行状态和潜在问题。图形可以用于展示复杂的数据关系和模式，提供更直观的视觉效果。仪表盘则可以综合展示车辆的各种参数和指标，便于用户快速了解车辆的整体状态。为了提供更好的用户体验，交互界面设计也是关键。交互界面应该简洁、直观、易于操作，使用户能够快速获取异常检测结果并作出相应的操作。通过交互界面，用户可以查询、查看、分析异常检测结果，并根据需要进行故障诊断和排除。此外，交互界面还可以提供报警和提示功能，及时向用户发出预警或故障信息，以便用户采取相应措施。

结语

综上所述，智能网联汽车车载网络异常检测技术是保障车辆安全和可靠运行的重要手段，积极运用该技术可以进一步提高异常检测的准确性和效率，推动智能网联汽车的可持续发展。另外，相关领域的研究人员也要继续关注该领域的发展动态，不断探索新的技术和方法，才能为智能网联汽车的未来发展做出更大的贡献。

参考文献

[1]王鹏，都一博，李玉峰. 智能网联汽车车载网络异常检测技术研究 [J]. 信息通信技术， 2023， 17 （04）： 39-48.

[2]安童乐. 车载网络异常检测技术研究[D]. 天津理工大学， 2020.

[3]赵振堂. 车载网络异常检测技术研究[D]. 天津理工大学， 2018.