요약
본 발명은 적은 수의 레이블된 데이터로도 알려진 공격과 알려지지 않은 공격을 모두 효과적으로 탐지할 수 있으며, 또한 모델 복잡성을 크게 줄일 수 있는 준지도 학습 기반 컨볼루셔널 적대적 오토인코더를 활용한 차량 내 침입 탐지 방법에 관한 것으로, 데이터를 수집하는 단계; 수집된 데이터를 전처리하는 단계; 전처리된 데이터 및 준지도 학습을 활용하여 CAAE 모델을 트레이닝하는 단계; 스트림 데이터를 전처리 하는 단계; 및 전처리된 스트림 데이터를 상기 트레이닝된 CAAE 모델에 입력하여 침입 여부를 탐지하는 단계를 포함한다.
