本文探讨了智能网联汽车在数据交换过程中面临的安全风险和隐私问题，强调了数据安全分析和监管策略的重要性。通过孤立森林算法进行异常检测，以及实施数据加密、访问控制、安全更新等监管策略，以保障车辆数据的安全。
随着智能网联汽车的快速发展，车辆和交通基础设施之间的数据交换变得愈发频繁。然而，这种数据交换也引发了一系列的安全风险和隐私问题。为了保护智能网联汽车中的数据安全，研究数据安全分析与监管策略变得至关重要。
数据安全分析是指识别和评估潜在的数据安全风险，并采取相应的措施来保护数据免受恶意攻击和未经授权的访问。下面是一个示例代码，展示了如何对智能网联汽车的数据进行安全分析。
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest
# 读取车辆数据
vehicle_data = pd.read_csv('vehicle_data.csv')
# 特征选
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
1万+
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
