发明专利已授权

基于浅层CNN和GRU的轻量化车载网络入侵检测系统及方法

📄 申请号：CN202411357355.6 📄 发布日：2026/07/14

著录项目信息

申请日

2024-09-27

公开号

CN118972158B

公开日

2024-12-10

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 , H04L67_12 , H04L12_40 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

入侵检测系统卷积神经网络门控循环单元入侵检测技术网络入侵检测车载网络检测系统入侵检测系统

应用场景

车联网安全, 智能网联汽车, 汽车信息安全, 车载网络防护, 自动驾驶安全

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摘要

本发明属于车联网和通信安全技术领域，涉及一种基于浅层CNN和GRU的轻量化车载网络入侵检测系统及方法，该检测系统是通过对ConvGRU轻量化模型进行训练得到，ConvGRU轻量化模型包含浅层CNN模型、GRU模型、融合模块；浅层CNN模型包括依次设置的第一逐点卷积层、第一DW卷积层、第二逐点卷积层、第二DW卷积层、第三逐点卷积层、第三DW卷积层、卷积层、平均池化层、第一全连接层；GRU模型包括数据转换模块、GRU模块、第二全连接层；浅层CNN模型提取空间特征，GRU模型提取时间特征，两者融合，提高泛化能力，在具有出色的准确率的同时也带来便捷性，使其具有较低的模型复杂度、计算资源以及时延。

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

基于改进视觉自注意力模型的车载网络入侵检测方法

当前第 / 件

一种公路绿化用修剪装置

同领域国内专利 · IPC: (H04L9_40)

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