基于可解釋LightGBM的電動汽車充電站入侵檢測方法
所屬分類:技術論文
上傳者:wwei
文檔大小:3156 K
標簽: 電動汽車充電站 入侵檢測 輕量級梯度提升機
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文檔介紹:在電動汽車充電站(EVCS)網絡安全問題日益嚴峻的背景下,傳統入侵檢測方法存在諸多不足,機器學習和深度學習雖有成效但存在“黑箱”問題。提出一種基于可解釋輕量級梯度提升機(LightGBM)的EVCS入侵檢測框架。利用SHAP進行特征選擇,經模擬退火算術優化算法(SAOA)對LightGBM超參數調優,集成SHAP、LOCO、CEM、PFI、LIME和ALE等多種可解釋性人工智能(XAI)技術。在CICEVSE2024和EdgeIIoTset數據集上的實驗結果顯示,模型檢測準確率分別達97.53%和88.89%,F1分數分別為9801%和8898%,且可解釋性強,能為安全運維提供清晰依據。該研究為提升EVCS網絡安全提供了高效、可解釋的解決方案,具有重要的理論與實踐意義。
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