Компьютерные науки > Машинное обучение [представлено 7 октября 2026 года] Название: Временный трансформатор CAN с федеративными лёгкими головками для обнаружения аномалий View PDF Abstract: Modern vehicles use of electronic Control Units (EUS), который постоянно обменивается информацией по автобусу контрольно-измерительной сети. Из-за скорости, структуры и повторения этого сообщения даже незначительные изменения в сроках, значениях полезной нагрузки или схемах сообщений могут указывать на необычную активность. Независимо от того, связаны ли эти аномалии с ошибками, неисправностями или преднамеренным вмешательством, их часто трудно идентифицировать с помощью обычных методов, которые касаются отдельного обращения с сообщениями или опираются на правила, разработанные вручную. Под влиянием этого пробела мы представляем систему защиты частной жизни для обнаружения аномалий в транспортных сетях, основанную на Временном трансформаторе CAN Encoder с федеративными лёгкими головами, чтобы лучше понять эти нарушения. Обнаружение изощренных временных и контекстуальных аномалий становится возможным благодаря легковесному трансформаторному энкодеру, который учится тому, как эти сигналы развиваются с течением времени, в то время как федеративный механизм обучения позволяет нескольким транспортным средствам или ЕСУ совместно работать над усовершенствованием общей модели без обмена необработанными данными CAN. Такое сочетание федеративного обучения и моделирования временной…
Временно преобразователь CAN энкодер с федеративными лёгкими головками для обнаружения аномалий
arXiv: 2610.10.10613v1 Сообщение типа: новое резюме: современные транспортные средства полагаются на большое число электронных контрольных устройств (ЭКЮ), которые постоянно обмениваются информацией через автобусы контрольной сети (CAN). Из-за скорости, структуры и повторения этого сообщения даже незначительные изменения в сроках, значениях полезной нагрузки или схемах сообщений могут указывать на необычную активность. Независимо от того, связаны ли эти аномалии с ошибками, неисправностями или преднамеренным вмешательством, их часто трудно идентифицировать с помощью обычных методов, которые касаются отдельного обращения с сообщениями или опираются на правила, разработанные вручную. Под влиянием этого пробела мы представляем систему защиты частной жизни для обнаружения аномалий в транспортных сетях, основанную на Временном трансформаторе CAN Encoder с федеративными лёгкими головами, чтобы лучше понять эти нарушения. Обнаружение тонкой временной и контекстуальной аномалии становится возможным благодаря легковесному трансформаторному энкодеру, который узнаёт о том, как эти сигналы развиваются с течением времени, в то время как федера