[发明专利]一种基于胶囊神经网络的车内网入侵检测方法及系统有效
| 申请号： | 201910588118.3 | 申请日： | 2019-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN110324337B | 公开（公告）日： | 2020-08-04 |
| 发明（设计）人： | 石磊;王阳军;李飞;王娟;张浩曦;张路桥;吴春旺;丁哲;徐静 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L29/08;H04L12/40;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人： | 吴东勤 |
| 地址： | 610225 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于汽车电子技术领域，公开了一种基于胶囊神经网络的车内网入侵检测方法及系统，依靠车辆CAN、MOST总线实时动态数据作为原始数据中的包频率、序列信息作为特征，同时结合车辆驾驶状态信息作为特征，并进行相关的特殊方法，转化为特征矩阵进行处理；胶囊神经网络可以对特征之间的相关性进行高位建模。本发明引入了基于胶囊神经网络的模型，对特征数据之间的结构关系进行挖掘，提高传统神经网络入侵检测方法的准确度，增强了车辆驾驶的安全性，同时模型更具有普遍性，实用性较好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 胶囊 神经网络 车内网 入侵 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于胶囊神经网络的车内网入侵检测方法，其特征在于，所述基于胶囊神经网络的车内网入侵检测方法结合多种车内网数据总线实时动态数据与驾驶状态动态数据检测；按照一定的时间间隔参数u进行划分，构成总样本集；对车内网数据转换为特征矩阵，以输出给后面的模块挖掘空间关系结构特征；引入基于胶囊神经网络处理模型，建立适合车内网环境下数据的处理结构，对特征关系的结构进行高维建模。
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