公开(公告)号：CN118523928A

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410573321.4

申请日：2024-05-10

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 马磊 ,  董绍洲 ,  许闪光 ,  周琳娜 ,  杨春雨 ,  王国庆 ,  叶红梅 ,  韩可可 ,  陆志伟 ,  张鑫 ,  熊梦辉

IPC: H04L9/40 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  H04L41/16

Abstract: 本发明公开了一种多机器人系统的信息‑物理融合网络攻击检测方法，该检测方法包括：构建多机器人系统实验平台；对多机器人系统实验平台进行网络攻击；采集网络入侵后多机器人系统实验平台的网络流量信息以及物理状态信息；利用卷积神经网络构建初始检测模型，利用数据集对初始检测模型进行训练，将训练之后的初始检测模型作为目标检测模型；利用目标检测模型实现多机器人系统的攻击检测。本发明基于卷积神经网络构建的分类模块，在构建的Leader‑Follower多机器人系统受到不同类型的网络攻击时能快速的将网络数据和机器人运动状态的数据进行采集，并进行分类，该检测模型不但提升了检测效率，对异常数据检测的准确率超过90％。

公开(公告)号：CN118523928B

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202410573321.4

申请日：2024-05-10

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 马磊 ,  董绍洲 ,  许闪光 ,  周琳娜 ,  杨春雨 ,  王国庆 ,  叶红梅 ,  韩可可 ,  陆志伟 ,  张鑫 ,  熊梦辉

IPC: H04L9/40 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  H04L41/16

Abstract: 本发明公开了一种多机器人系统的信息‑物理融合网络攻击检测方法，该检测方法包括：构建多机器人系统实验平台；对多机器人系统实验平台进行网络攻击；采集网络入侵后多机器人系统实验平台的网络流量信息以及物理状态信息；利用卷积神经网络构建初始检测模型，利用数据集对初始检测模型进行训练，将训练之后的初始检测模型作为目标检测模型；利用目标检测模型实现多机器人系统的攻击检测。本发明基于卷积神经网络构建的分类模块，在构建的Leader‑Follower多机器人系统受到不同类型的网络攻击时能快速的将网络数据和机器人运动状态的数据进行采集，并进行分类，该检测模型不但提升了检测效率，对异常数据检测的准确率超过90％。