一种级联生成式模型的智能汽车入侵识别方法

本发明公开了一种级联生成式模型的智能汽车入侵识别方法，实现对车载网络流量历史序列的学习和建模，并基于此对下一时刻的状态进行双重预测，本发明在技术层面具有显著创新性，其核心优势在于独创性地构建了一种级联稀疏‑稠密双重表示体系，并基于此设计了具备诊断能力的可解释入侵检测框架。该专利方法通过创新的级联生成式模型和双重表示学习框架，为智能汽车入侵识别带来了多方面的显著有益效果，实现全方位、高精度的异常检测能力，双重表示与检测机制和强大的未知攻击检测能力；提升模型智能与决策可解释性、优化计算效率与实时性、具备卓越的泛化性与场景适应性。