[发明专利]一种基于深度学习的低时延、安全的车载入侵检测方法有效
| 申请号： | 202110143987.2 | 申请日： | 2021-02-02 |
| 公开（公告）号： | CN113162902B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 程彭洲;韩牟;马世典 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06V10/40;G06N20/00;H04L12/40 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的低时延、安全的车载入侵检测方法。该方法主要包括编码器、处理器、和解码器。该方法首先是对CAN流量的仲裁位以独热向量编码为2‑D图像；编码器通过生成式对抗网络提取CAN图像特征，且引入随机相位θ和虚数b隐藏和混淆真实特征；处理器在云端采用卷积神经网络和注意力机制提取深度特征；解码器对深度特征解码并利用浅层网络识别异常流量。该方法不仅解决车载计算资源受限的问题，实现了轻量级，并且保证车载入侵检测模型的安全性。此外，在异常流量识别上具有高报警率和低误报率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 低时延 安全 车载 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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