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? 论文标题：Deep Learning-Based Intrusion Detection for Automotive Ethernet: Evaluating & Optimizing Fast Inference Techniques for Deployment on Low-Cost Platform
? Arxiv ID：2507.01208v1
? 关键词：Deep Learning, Intrusion Detection Systems, Automotive Ethernet, Real-time, Low-cost Platforms
? 太长不看版：该研究提出利用快速神经网络推理技术，如蒸馏和剪枝，在低成本平台上实现实时入侵检测，有效提高了检测速度和准确性。
? 摘要翻译：现代车辆越来越联网，在这种背景下，汽车以太网是承诺提供车内通信必要基础设施的技术之一。然而，这些系统容易受到攻击，可能会危害安全，包括流量注入攻击。基于深度学习的入侵检测系统（IDS）通常被设计来应对这个问题，但它们需要昂贵的硬件才能实时运行。在本研究中，我们提出评估和应用快速神经网络推理技术，如蒸馏和剪枝，以便在低成本的平台上实时部署IDS模型。结果表明，这些技术可以使用Raspberry Pi 4实现高达727微秒的入侵检测时间，AUCROC值为0.9890。
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? 摘要翻译：现代车辆越来越联网，在这种背景下，汽车以太网是承诺提供车内通信必要基础设施的技术之一。然而，这些系统容易受到攻击，可能会危害安全，包括流量注入攻击。基于深度学习的入侵检测系统（IDS）通常被设计来应对这个问题，但它们需要昂贵的硬件才能实时运行。在本研究中，我们提出评估和应用快速神经网络推理技术，如蒸馏和剪枝，以便在低成本的平台上实时部署IDS模型。结果表明，这些技术可以使用Raspberry Pi 4实现高达727微秒的入侵检测时间，AUCROC值为0.9890。
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