38、智能交通与网络安全：先进技术的融合与突破

智能交通与网络安全：先进技术的融合与突破

在当今科技飞速发展的时代，智能交通和网络安全领域正经历着前所未有的变革。智能交通系统的精细化需求日益增长，而网络安全对于保障汽车以太网的稳定运行也至关重要。本文将深入探讨两个关键技术：FDTI 细粒度交通推理和 RulEth 基于遗传编程的规则生成，揭示它们在各自领域的创新应用和显著优势。

FDTI：细粒度交通推理的新突破

在智能交通系统中，交通预测是一个核心任务，对下游应用如交通信号控制、拥堵发现和路线规划等具有重要影响。传统的交通预测方法主要关注粗粒度数据，然而，在细粒度设置下，交通流量受到交通信号的高度影响，节点间的相关性动态变化，数据变得非平滑，这使得传统方法难以有效应用。

为了解决这个问题，研究人员提出了 FDTI（Fine-grained Deep Traffic Inference）细粒度深度交通推理模型。该模型的核心在于构建细粒度交通时空图（FTSTG），以模拟道路间的关系。具体操作步骤如下：
1. FTSTG 构建 ：将交通系统表示为一个图，每个顶点表示特定时间戳的节点，通过边来建模时空依赖关系。添加不同时间层的空间邻居之间的边，以及相邻时间层的同一节点之间的边，同一时间层内无连接。
2. 动态移动卷积 ：在 FTSTG 上进行动态移动卷积，以捕捉车辆移动动态。通过动态边构建，根据绿色信号时间设置边的权重，代表交通流的移动性。然后进行移动传播和聚合操作，迭代更新节点的隐藏状态。
3. 流量守恒推理 ：基于动态移动卷积学习到的表示，预测流量特征，包括流出和流入数量。在流量守恒的视角