恶意信息注入是汽车网络攻击的典型方法，为有效提升不同类型攻击的检测性能，研究团队通过车载总线多类型数据特征分析和仿真实验测试，提出了一种基于车载网络统计特征和优化卷积神经网络的异常行为检测算法，能够实现对不同典型注入攻击的高精度检测，同时解决部分高漏报率问题。该研究成果为智能车辆车载网络高性能的威胁检测提供了解决方案