[发明专利]基于自编码器和递归神经网络的车载系统入侵检测方法有效
| 申请号： | 202010053614.1 | 申请日： | 2020-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN111294341B | 公开（公告）日： | 2021-12-28 |
| 发明（设计）人： | 李飞;章嘉彦;李如翔;宋佳琦;周启杨 | 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;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人： | 刘红阳 |
| 地址： | 610225 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于深度学习与智能网联车通信及其信息安全技术领域，公开了一种基于自编码器和递归神经网络的车载系统入侵检测方法，通过利用USB转CAN线连接至OBD‑II端口收集车辆相关CAN总线数据；通过将所收集的结果进行标准化操作后作为自编码器的输入，利用自编码器来实现对数据特征的自主学习和特征降维；随后利用自编码的输出作为递归神经网络的输入来对车辆的行为进行相应的分类学习过程，并利用SoftMax分类器来完成对汽车行为异常与否的判断。本发明利用基于时间的反向传播算法来实现对模型参数的自主优化和更新，以此来整体提升对车辆边界行为的高效检测，同时降低车载入侵检测系统的误报率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 编码器 递归 神经网络 车载 系统 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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