摘要： 随着智能网联汽车技术的快速发展，大量的时序数据被用于车辆的自主驾驶、交通管理和安全监控等方面，这些数据的安全性和准确性对于智能交通系统的稳定运行至关重要.然而，由于数据收集和传输过程中的不确定性，时序数据往往容易受到各种异常的影响，这些异常可能是由于设备故障、恶意攻击或者环境干扰等原因造成的.因此，开发有效的时序数据异常检测方法对于保障智能网联汽车系统的安全运行具有重要意义.基于深度学习的时序数据异常检测方法，旨在提高智能网联汽车领域中时序数据异常检测的准确性和效率.

关键词: 智能网络, 信息安全, LSTM, 时序数据, 异常检测