技术特征：
1.一种用于输出信息的方法，包括：获取目标车辆的目标非关联电子控制单元ecu的差异动作产生的样本数值和所述目标非关联ecu在所述目标车辆的私有控制器局域网总线can协议中对应的样本内容；将所述样本数值输入至预先训练的离散数值分析模型，得到所述目标非关联ecu在所述目标车辆的私有can协议中对应的预测的内容，其中，所述离散数值分析模型用于表征车辆的非关联ecu的差异动作产生的数值与所述车辆的非关联ecu在所述车辆的私有can协议中对应的预测的内容之间的对应关系；确定所述目标非关联ecu在所述目标车辆的私有can协议中对应的预测的内容是否与所述目标非关联在所述目标车辆的私有控制器局域网总线can协议中对应的样本内容一致；响应于确定内容一致，输出所述目标非关联ecu在所述目标车辆的私有can协议中对应的预测的内容。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：将所述目标非关联ecu在所述目标车辆的私有can协议中对应的预测的内容发送到存储设备进行存储。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取目标车辆的目标非关联电子控制单元ecu的差异动作产生的样本数值和所述目标非关联ecu在所述目标车辆的私有控制器局域网总线can协议中对应的样本内容，包括：连接目标车辆的can总线；获取所述目标车辆的目标非关联ecu的非触发状态的样本数值和动作产生的样本数值；将所述目标非关联ecu的非触发状态的样本数值和动作产生的样本数值进行数值差异对比，获得所述目标车辆的目标非关联ecu的差异动作产生的样本数值。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述离散数值分析模型通过如下步骤训练得到：获取训练样本集合，其中，所述训练样本集合中的训练样本包括样本车辆中的样本非关联ecu的差异动作产生的样本数值和与所述样本车辆中的样本非关联ecu在所述样本车辆的私有can协议中对应的内容；将所述训练样本集合中的训练样本的样本数值作为输入，将与输入的样本数值对应的所述样本车辆的样本非关联ecu在所述样本车辆的私有can协议中的内容作为期望输出，训练得到所述离散数值分析模型。5.根据权利要求1-4之一所述的方法，其中，所述离散数值分析模型通过如下步骤训练得到：获取样本集合，其中，样本包括样本车辆中的样本非关联ecu的差异动作产生的样本数值和与所述样本车辆中的样本非关联ecu在所述样本车辆的私有can协议中对应的内容；基于样本集合执行以下训练步骤：将样本集合中的至少一个样本中的样本数值分别输入至初始离散数值分析模型，得到所述至少一个样本中的每个样本数值所对应的样本车辆中的样本非关联ecu在所述样本车辆的私有can协议中对应的预测内容；将所述至少一个样本中的每个样本数值所对应的所述样本车辆中的样本非关联ecu在
所述样本车辆的私有can协议中对应的预测内容与对应的所述样本车辆中的样本非关联ecu在所述样本车辆的私有can协议中对应的内容进行比较；根据比较结果确定所述初始离散数值分析模型的预测准确率；确定所述预测准确率是否大于预设准确率值；响应于大于所述预设准确率值，则将所述初始离散数值分析模型确定为训练完成的离散数值分析模型；响应于所述预测准确率不大于所述预设准确率值，调整初始离散数值分析模型的参数，以及使用未使用过的样本组成样本集合，使用调整后的初始离散数值分析模型作为初始离散数值分析模型，再次执行所述训练步骤。6.一种用于输出信息的装置，包括：获取单元，被配置成获取目标车辆的目标非关联电子控制单元ecu的差异动作产生的样本数值和所述目标非关联ecu在所述目标车辆的私有控制器局域网总线can协议中对应的样本内容；预测单元，被配置成将所述样本数值输入至预先训练的离散数值分析模型，得到所述目标非关联ecu在所述目标车辆的私有can协议中对应的预测的内容，其中，所述离散数值分析模型用于表征车辆的非关联ecu的差异动作产生的数值与所述车辆的非关联ecu在所述车辆的私有can协议中对应的预测的内容之间的对应关系；确定单元，被配置成确定所述目标非关联ecu在所述目标车辆的私有can协议中预测的对应的内容是否与所述目标非关联在所述目标车辆的私有控制器局域网总线can协议中对应的样本内容一致；输出单元，被配置成响应于确定内容一致，输出所述目标非关联ecu在所述目标车辆的私有can协议中对应的预测的内容。7.根据权利要求5所述的装置，其中，所述获取单元包括：连接模块，被配置成连接目标车辆的can总线；获取模块，被配置成获取所述目标车辆的目标非关联ecu的非触发状态的样本数值和动作产生的样本数值；获得模块，被配置成将所述目标非关联ecu的非触发状态的样本数值和动作产生的样本数值进行数值差异对比，获得所述目标车辆的目标非关联ecu的差异动作产生的样本数值。8.根据权利要求5所述的装置，其中，所述装置还包括离散数值分析模型训练单元，所述离散数值分析模型训练单元包括：训练样本集合获取子单元，被配置成获取训练样本集合，其中，所述训练样本集合中的训练样本包括样本车辆中的样本非关联ecu的差异动作产生的样本数值和与所述样本车辆中的样本非关联ecu在所述样本车辆的私有can协议中对应的内容；离散数值分析模型训练子单元，被配置成将所述训练样本集合中的训练样本的样本数值作为输入，将与输入的样本数值对应的所述样本车辆的样本非关联ecu在所述样本车辆的私有can协议中的内容作为期望输出，训练得到所述离散数值分析模型。9.一种电子设备，包括：一个或多个处理器；
存储装置，其上存储有一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。