在中国科技核心期刊《电脑与信息技术》上发表了论文，题目为《一种基于支持向量机的车载网络异常检测方法》。设计了基于边缘服务器的车辆异常检测原型系统，并申请了软件著作权。

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本项目针对汽车智能化、网联化发展趋势下的车载网络系统的安全问题，致力于研究异于传统网络异常检测机制的车载网络异常检测机制，引入支持向量机进行二分类，用样本数据集训练支持向量机，从而使其能够检测异常数据，最后对检测算法进行仿真验证，并使用FPGA开发板搭建原型系统。

本项目提出了一种基于支持向量机的车载网络检测方法：

[1]由于车载报文可用分类属性比较少，特征值较少，通过对报文的DATA域的深入分析，挖掘了报文的分类属性。

[2]SVM算法实现简单，运算速度快，比较适合车载网络实时性高、计算能力等不足的特点。

本项目设计了基于边缘服务器的车辆异常检测原型系统：

[1]通过将异常检测转移到边缘服务器上进行的方法，可以减少了车载网络的负担，降低对车载计算单元的性能要求，却加快了数据处理的速度，产生了更快的网络服务响应。

在中国科技核心期刊《电脑与信息技术》上发表了论文，题目为《一种基于支持向量机的车载网络异常检测方法》。设计了基于边缘服务器的车辆异常检测原型系统，并申请了软件著作权。

项目取得的主要成绩和收获：

在中国科技核心期刊《电脑与信息技术》上发表了论文，题目为《一种基于支持向量机的车载网络异常检测方法》。设计了基于边缘服务器的车辆异常检测原型系统，并申请了软件著作权。对物联网有了更深的理解，对嵌入式开发有了更多的实践。在与同学的合作中，互相学习，互相探讨了许多问题，失败过，最后也完成任务，取得了一些成就，明白了创新的艰难及其意义。

项目的不足和未来的研究：

支持向量机预测精度还不够高，算法有待改进，能够识别的攻击类型还有限，原型系统实现上没有考虑车速、边缘迁移的时机。

目前，车联网正处于发展阶段，发展还不完全，智能网联汽车还未普及，许多问题都无法得到实际的验证。在物联网告诉发展的今天，我相信，车联网会发展的越来越接近我们的生活，智能网联汽车也会给我们带来更大的便利，随之而来的安全问题会越来越引起重视，许多问题有待解决。随着5G的发展，智能网联汽车也会有更进一步的发展，随着5G网络的普及，会有更加丰富的条件提供给实践，未来，我们会有更加优化的算法来解决此类问题。