TY - Jour A2 - 周，Zhhhili Au - Li，Yike Au - Xiang，YingXiao Au - Tong，Endong Au - Niu，Wenjia Au - Jia，Bowei Au - Li，Long Au - Liu，Jiqiang Au - Han，Zhen Py -2020 DA - 2020/12/15 TI - 基于GAN的流量拥塞攻击分析的实证研究：一种可视化方法SP - 8823300 VL - 2020 AB - 具有新兴智能交通信号（I-SIG）系统的开发，拥塞 -涉及的安全问题正在介绍研究人员和开发人员对由连接的车辆技术引入的脆弱性的关注，该技术使车辆与道路侧基础设施和交通控制单元等周围环境进行沟通。最近揭示了对I-SIG的相位算法（COP）的受控优化的拥塞攻击。不幸的是，在发射初始攻击时，这种分析仍然缺乏对后来拥塞的及时可视化的预测。在本文中，我们认为基于交通图像特征的学习具有可用知识，以反映攻击与引起的拥塞之间的关系，并提出了一种基于循环生成对冲网络（Consforgan）的新型分析框架。基于相位顺序，首先提取一个交叉点的四方向路标，并执行基于相位的组合，以产生新的训练样本图像。然后，我们设计了一个加权L1正规化损失，考虑了最后一辆车辆攻击和一流的攻击，以改善具有两个发电机和两个判别者的Conscargan的培训。瓦斯姆平台模拟交通流量数据的实验表明了我们方法的有效性。SN - 1530-8669 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8823300 do - 10.1155 / 2020/8823300 jf - 无线通信和移动计算Pb - Hindawi Kw - ER -