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隨著汽車信息化的快速發展，特別是汽車里裝置了與外網相連的模塊，越來越多的汽車遭遇了入侵威脅，目前已經有了這樣的案例。因此，汽車車載網絡的安全已經是一個迫在眉睫的問題。目前針對車載網絡的入侵檢測技術現狀是：Groza 通過實驗證明在 CAN 總線網絡中根據信號特征識別信息發送節點的可行性并推薦其可作為一種 CAN 總線網絡的入侵檢測方法，Larson 提出了一種建立在安全規則基礎上的 CAN 總線網絡攻擊檢測方法，該方法基于 CANopen 協議的對象字典，使用協議級的安全規則檢測非法 ECU 行為，并提供了一組示例的安全規則，Muter 給出一種結構化的車載網絡異常檢測方法，引入一組異常檢測傳感器對消息幀 ID、數據負載、消息頻率等進行檢查，并整合傳感器結果以防止誤報。這些入侵檢測方法針對車載網絡非關聯數據攻擊方面檢測確實有一定作用，但是沒有解決針對車載關聯數據攻擊方面的入侵檢測的問題，所以我把數據挖掘中的關聯算法 Apriori 引用到車載網絡上，但由于傳統的 Apriori 算法效率地下，通過結合粗糙集理論對它進行了改進，主要目的是解決針對車載網絡關聯數據攻擊的問題。
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