鉴于电动汽车 (EV) 市场的不断扩大,开发一个兼顾消费者便利性和安全性的生态系统势在必行。电动汽车充电站管理系统 (EVCSMS) 提供的大量数据由物联网 (IoT) 生态系统提供支持。入侵检测系统 (IDS) 跟踪网络流量以发现 IT 和 IoT 环境中潜在的危险数据交换,其有效性和准确性正在不断提高。由于机器学习和深度学习技术加速了 IDS 的发展,入侵检测正成为学术界的一个主要课题。本文提出的研究目标是使用基于机器学习的入侵检测系统来保护电动汽车充电站 (EVCS) 的生态系统,该系统具有低误报率和高准确率。
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