針對傳統煙草工業系統中的網絡流量異常檢測方法存在的特征間聯系和上下文信息丟失等問題，提出了一種基于遺傳算法改進的LightGBM模型，此模型能夠使得模型避免陷入局部最優情況。首先通過計算構建樹模型對數據降維，從高維數據中挖掘出對于檢測效果影響重要的關鍵特征信息，并使用提出的模型對這些關鍵特征信息進行分析。為了評估模型的有效性與優越性，使用準確率和損失進行模型評價，并與其他網絡流量異常檢測模型Tabular model、TabNet、LightGBM、XGBoost進行對比。使用公開數據集 CIC.IDS.2018 進行實驗分析。結果表明，在高特征的網絡安全態勢感知下，多分類和二分類的識別準確率分別達99.43%和99.87%，在低特征情況下，多分類和二分類的識別準確率分別達98.73%和99.39%，具有較高準確率以及良好的靈活性和魯棒性。

IPW60R060C7 詳細參數

參數名稱 參數值
Source Content uid IPW60R060C7
是否Rohs認證 符合 符合
生命周期 Active
Objectid 8151580251
Reach Compliance Code compliant
Country Of Origin Mainland China
ECCN代碼 EAR99
Factory Lead Time 4 weeks
風險等級 7.54
YTEOL 6.18
雪崩能效等級（Eas） 159 mJ
外殼連接 DRAIN
配置 SINGLE WITH BUILT-IN DIODE
最小漏源擊穿電壓 600 V
最大漏極電流 (ID) 35 A
最大漏源導通電阻 0.06 Ω
FET 技術 METAL-OXIDE SEMICONDUCTOR
JEDEC-95代碼 TO-247
JESD-30 代碼 R-PSFM-T3
JESD-609代碼 e3
元件數量 1
端子數量 3
工作模式 ENHANCEMENT MODE
封裝主體材料 PLASTIC/EPOXY

封裝形狀 RECTANGULAR

封裝形式 FLANGE MOUNT
峰值回流溫度（攝氏度） NOT SPECIFIED
極性/信道類型 N-CHANNEL
最大脈沖漏極電流 (IDM) 135 A
表面貼裝 NO
端子面層 Tin (Sn)
端子形式 THROUGH-HOLE
端子位置 SINGLE
處于峰值回流溫度下的最長時間 NOT SPECIFIED
晶體管應用 SWITCHING
晶體管元件材料SILICON

隨著智能網聯汽車市場快速發展，智能網聯汽車數據量增長迅猛，數據交換愈加頻繁。高價值和高敏感特性，使得如何保證數據安全成為智能網聯汽車行業監管部門和車輛生產企業共同關注的重點。目前，針對智能網聯汽車數據安全治理并沒有統一的實踐標準，基于智能網聯汽車數據安全合規要求，從數據安全控制角度出發，對智能網聯汽車數據安全治理框架進行初步探索，以數據分類分級為基礎，以數據生命周期安全管理為主線，構筑包括數據安全管理、數據安全技術、數據安全運營和數據處理場景安全管理在內的整體數據安全治理框架，為智能網聯汽車數據安全提供一種體系化治理路徑。