一种智能网联汽车CAN总线入侵检测模型训练方法及入侵检测方法

本发明涉及网络安全技术领域，涉及一种智能网联汽车CAN总线入侵检测模型训练方法及入侵检测方法；其中，一种智能网联汽车CAN总线入侵检测模型训练方法通过获取的智能网联汽车CAN总线的网络攻击数据训练多个基础机器学习模型，根据基础机器学习模型对网络攻击数据的初始入侵预测结果的置信度确定领导者模型；本申请构建的入侵检测模型集成了多个基础机器学习模型，根据初始入侵预测结果的置信度确定入侵检测模型各基础机器学习模型的预测权重，优化入侵检测模型的模型参数，提高了入侵检测模型的检测精度和泛化能力，从而增强智能网联汽车的网络安全性。