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(shù)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(wǎng)絡(luò)安全問題日益嚴峻的背景下，傳統(tǒng)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(jīng)模擬退火算術(shù)優(yōu)化算法（SAOA）對LightGBM超參數(shù)調(diào)優(yōu)，集成SHAP、LOCO、CEM、PFI、LIME和ALE等多種可解釋性人工智能（XAI）技術(shù)。在CICEVSE2024和EdgeIIoTset數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果顯示，模型檢測準確率分別達97.53%和88.89%，F(xiàn)1分數(shù)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(jù)。該研究為提升EVCS網(wǎng)絡(luò)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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