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本发明公开了基于云雾协同的车联网入侵检测方法，主要由三部分组成，包括：步骤1，由于雾节点和云服务器的计算能力不同，设计了云雾协同防御架构，在资源有限的雾节点将流量数据分为正常数据和可疑数据，在具有强大计算资源的云服务器上将可疑数据具体分类，判别攻击类型。步骤2，由于雾节点资源有限并且网络环境复杂多变的问题，采用CART决策树算法，通过对数据进行检测，能够更快速的确定可疑数据和良性数据。步骤3，针对车联网场景中数据不平衡问题，设计了代价敏感CNN模型，对可疑数据进行具体分类，减少少数攻击漏报率。在模拟现实中的车联网数据集上对算法进行评估，该方法能在较低的资源需求下获得较高的性能。
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