隨著車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛部署，其在為智能網(wǎng)聯(lián)汽車提供互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)分析等智能化服務(wù)的同時(shí)，引入了網(wǎng)絡(luò)入侵等安全與隱私問題。傳統(tǒng)車載網(wǎng)絡(luò)的封閉性導(dǎo)致現(xiàn)有的車載網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議，特別是部署最為廣泛的控制器局堿網(wǎng)絡(luò)（ Controller Area network，CAN）總線協(xié)議，在發(fā)布時(shí)缺少隱私與安全保護(hù)機(jī)制。因此，為檢測網(wǎng)絡(luò)入侵、保護(hù)智能網(wǎng)聯(lián)汽車安全，文中提出了一種基于支持向量數(shù)據(jù)描述（ SupportⅤ ector Data Description，SVDD）的車載CAN網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法。該方法提取單位時(shí)間窗內(nèi)CAN網(wǎng)絡(luò)報(bào)文D的加權(quán)自信息量和⑩的歸一化值作為特征信息，并在移動邊緣計(jì)算服務(wù)器處構(gòu)建并訓(xùn)練sVDD模型，目標(biāo)車輛基于訓(xùn)練的SVDD模型進(jìn)行異常特征值識別，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的車載CAN網(wǎng)絡(luò)入侵檢測。文中采用韓國高麗大學(xué)HCR實(shí)驗(yàn)室公開的CAN網(wǎng)絡(luò)數(shù)括集，對所提方法與3種傳統(tǒng)的基于信息熵的車載網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法在拒絕服務(wù)攻擊和偽裝攻擊檢測準(zhǔn)確率方面進(jìn)行了對比與分析。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在少量報(bào)文入侵時(shí)，所提方法顯著提高了入侵檢測的準(zhǔn)確率。