基于随机森林算法的多阶段轻量级入侵检测系统在云辅助车载自组网中的安全增强研究

本研究针对云辅助车载自组网(VANETs)面临的高动态性和安全威胁问题，开发了基于随机森林算法(RFA)的多阶段轻量级入侵检测系统(MLIDS-RFA)。通过机器学习特征选择和集成模型优化，系统实现了96.2%的检测准确率和94.8%的计算效率，显著降低了误报率，为智能交通系统提供了实时、可扩展的安全解决方案。

　　

在智能交通系统快速发展的今天，云辅助车载自组网(VANETs)如同流动的神经网络，将车辆、路侧设备和云端紧密连接。然而，这种高度动态的分布式架构却成为黑客眼中的"甜蜜陷阱"——伪造身份、拒绝服务(DoS)等攻击可能导致灾难性交通事故。更棘手的是，传统入侵检测系统(IDS)就像拿着旧地图的卫兵，既难以识别新型攻击，又因计算资源消耗过大而步履蹒跚。面对这些挑战，印度圣约瑟夫文理学院（自治）计算机科学与人工智能系的C. Christy团队在《Scientific Reports》发表了一项突破性研究。

研究人员开发了名为MLIDS-RFA的多阶段轻量级入侵检测系统，其创新性体现在三个关键环节：首先采用互信息增益和递归特征消除(RFE)进行特征选择，将数据处理量精简到核心特征；其次构建四层防御架构，包括数据采集、预处理、多阶段检测和响应反馈；最后集成随机森林算法(RFA)作为核心分类器，通过150棵决策树形成"群体智慧"。研究使用CICIDS2017数据集，涵盖16类攻击场景，并采用SMOTE-RUS混合采样解决数据不平衡问题。

检测精度分析显示，系统对已知攻击识别率达96.2%，较传统方法提升约20%。这得益于如图1所示的多阶段设计，使每个攻击类型都有专属检测模块。计算效率分析中，系统在ARM Cortex-A72处理器上实现23.6ms/包的推理速度，内存占用控制在120MB以内，验证了其轻量级特性。

可扩展性分析结果更令人振奋：当节点数量增加10倍时，系统仍保持97.8%的检测效率。如图5所示的分布式处理架构功不可没，各检测阶段可动态分配到不同计算节点。网络适应性分析则证明系统能自动调整检测策略，对拓扑变化的适应率达到93.8%。

这项研究为动态车联网环境树立了新的安全标杆。MLIDS-RFA不仅解决了传统IDS"又盲又慢"的痛点，其23MB的微型模型更可直接部署在车载边缘设备。正如作者在讨论部分强调的，该技术为5G-V2X时代的自动驾驶提供了关键安全保障。未来若结合强化学习实现自我进化，或将彻底改变车联网安全防护范式。