公开(公告)号：CN118827187A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410888072.8

申请日：2024-07-03

Applicant: 吉林大学

Inventor： 周雪 ,  秦贵和 ,  梁艳花 ,  宋佳儒 ,  刘婉宁 ,  刘庆欣

IPC: H04L9/40 ,  H04L12/40

Abstract: 本发明涉及一种CAN总线网络异常检测方法及系统，属于车联网汽车的异常检测技术领域。采集并预处理车辆行驶过程中的CAN总线上的通信数据，按照时间戳顺序构建有向消息图，划分数据集，使用图Transformer得到图级特征，使用SVDD算法对图级特征进行异常检测，根据异常得分进行判断，得到CAN总线上的异常检测结果。优点是采用消息图来描述CAN消息流，有利于对欺骗攻击等异常行为的检测；通过采用基于图Transformer和SVDD的异常检测方法，有效解决了在真实车辆环境中难以捕获CAN总线入侵事件导致的训练集数据不平衡和过拟合的问题，进而提升了检测精度和准确性；具有更低的检测延迟和更小的计算复杂度。

公开(公告)号：CN118677669A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410804253.8

申请日：2024-06-21

Applicant: 吉林大学

Inventor： 刘庆欣 ,  秦贵和 ,  梁艳花 ,  刘婉宁 ,  宋佳儒 ,  周雪

IPC: H04L9/40 ,  H04L67/12

Abstract: 本发明涉及一种基于时空的自动驾驶车辆入侵检测方法，属于车载网络通信安全领域。获取车辆状态数据值，预处理后的得到多元车辆状态数据，划分滑动窗口，在空间模型中，计算每个车辆状态数据的异常分数，将异常分数和阈值进行比较，得到空间模型的入侵检测结果，在时间模型中对于一个滑动窗口内的数据，计算相邻两个时间戳之间的马氏距离的累加和，与阈值进行比较，综合时间模型和空间模型的结果得到最终的异常检测结果。本发明优点是通过对车载传感器数据进行多维度分析，识别异常模式，及时发现并应对潜在的安全威胁，在满足实时性的前提下，能够更准确高效的进行入侵检测。