发明专利已授权

基于改进视觉自注意力模型的车载网络入侵检测方法

📄 申请号：CN202311303644.3 📄 发布日：2026/07/14

著录项目信息

申请日

2023-10-10

公开号

CN117040939B

公开日

2023-12-15

申请人

长春大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04L9_40

IPC 分类号

H04L9_40 , G06N3_006 , H04L67_12 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法网络入侵检测车联网安全

应用场景

智能网联汽车, 车联网安全防护, 车载网络入侵防护, 自动驾驶安全, 汽车电子系统安全

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摘要

本发明一种基于改进视觉自注意力模型的车载网络入侵检测方法，属于车联网入侵检测技术领域；包括以下步骤：步骤S1、使用Car‑Hacking数据集，对Car‑Hacking数据集使用数值化和非线性转换进行预处理，处理结果作为本实验的原始数据，再将原始数据集随机划分为多组数据子集；步骤S2、将多组数据子集转换成图片数据集；步骤S3、使用粒子群算法进行特征选择，得到最优的特征子集；步骤S4、按照特征子集对应的特征对原始数据进行提取，以生成新的数据集，然后再将新的数据集转换为图片，传入ViT模型中进行训练；步骤S5、将步骤S4训练好的模型嵌入到车辆中，对车辆内部流量的实时监测，若发生攻击行为即时告警。本发明可以显著提高检测的准确度和检测的效率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于Hybrid EfficientNet模型的车辆入侵检测系统及方法

当前第 / 件

基于浅层CNN和GRU的轻量化车载网络入侵检测系统及方法

同领域国内专利 · IPC: (H04L9_40)

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