针对传统烟草工业系统中的网络流量异常检测方法存在的特征间联系和上下文信息丢失等问题，提出了一种基于遗传算法改进的LightGBM模型，此模型能够使得模型避免陷入局部最优情况。首先通过计算构建树模型对数据降维，从高维数据中挖掘出对于检测效果影响重要的关键特征信息，并使用提出的模型对这些关键特征信息进行分析。为了评估模型的有效性与优越性，使用准确率和损失进行模型评价，并与其他网络流量异常检测模型Tabular model、TabNet、LightGBM、XGBoost进行对比。使用公开数据集 CIC.IDS.2018 进行实验分析。结果表明，在高特征的网络安全态势感知下，多分类和二分类的识别准确率分别达99.43%和99.87%，在低特征情况下，多分类和二分类的识别准确率分别达98.73%和99.39%，具有较高准确率以及良好的灵活性和鲁棒性。

IPW60R060C7 详细参数

参数名称 参数值
Source Content uid IPW60R060C7
是否Rohs认证 符合 符合
生命周期 Active
Objectid 8151580251
Reach Compliance Code compliant
Country Of Origin Mainland China
ECCN代码 EAR99
Factory Lead Time 4 weeks
风险等级 7.54
YTEOL 6.18
雪崩能效等级（Eas） 159 mJ
外壳连接 DRAIN
配置 SINGLE WITH BUILT-IN DIODE
最小漏源击穿电压 600 V
最大漏极电流 (ID) 35 A
最大漏源导通电阻 0.06 Ω
FET 技术 METAL-OXIDE SEMICONDUCTOR
JEDEC-95代码 TO-247
JESD-30 代码 R-PSFM-T3
JESD-609代码 e3
元件数量 1
端子数量 3
工作模式 ENHANCEMENT MODE
封装主体材料 PLASTIC/EPOXY

封装形状 RECTANGULAR

封装形式 FLANGE MOUNT
峰值回流温度（摄氏度） NOT SPECIFIED
极性/信道类型 N-CHANNEL
最大脉冲漏极电流 (IDM) 135 A
表面贴装 NO
端子面层 Tin (Sn)
端子形式 THROUGH-HOLE
端子位置 SINGLE
处于峰值回流温度下的最长时间 NOT SPECIFIED
晶体管应用 SWITCHING
晶体管元件材料SILICON

随着智能网联汽车市场快速发展，智能网联汽车数据量增长迅猛，数据交换愈加频繁。高价值和高敏感特性，使得如何保证数据安全成为智能网联汽车行业监管部门和车辆生产企业共同关注的重点。目前，针对智能网联汽车数据安全治理并没有统一的实践标准，基于智能网联汽车数据安全合规要求，从数据安全控制角度出发，对智能网联汽车数据安全治理框架进行初步探索，以数据分类分级为基础，以数据生命周期安全管理为主线，构筑包括数据安全管理、数据安全技术、数据安全运营和数据处理场景安全管理在内的整体数据安全治理框架，为智能网联汽车数据安全提供一种体系化治理路径。