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基于改进视觉自注意力模型的车载网络入侵检测方法

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专利号 2023113036443 专利名称 基于改进视觉自注意力模型的车载网络入侵检测方法
专利类型 发明专利 国际分类 H04L 9/40 (2022.01),G06N 3/006 (2023.01),H04L 67/12 (2022.01)
申请人 长春大学 申请地址 吉林省长春市卫星路6543号
发明人 王绍强,郑宝森,刘兆源,范子尧,苏宇 申请日期 2023-10-10
下证状态 未知 更新时间 2026-09-21 17:45:09
专利摘要 本发明一种基于改进视觉自注意力模型的车载网络入侵检测方法,属于车联网入侵检测技术领域;包括以下步骤:步骤S1、使用Car‑Hacking数据集,对Car‑Hacking数据集使用数值化和非线性转换进行预处理,处理结果作为本实验的原始数据,再将原始数据集随机划分为多组数据子集;步骤S2、将多组数据子集转换成图片数据集;步骤S3、使用粒子群算法进行特征选择,得到最优的特征子集;步骤S4、按照特征子集对应的特征对原始数据进行提取,以生成新的数据集,然后再将新的数据集转换为图片,传入ViT模型中进行训练;步骤S5、将步骤S4训练好的模型嵌入到车辆中,对车辆内部流量的实时监测,若发生攻击行为即时告警。本发明可以显著提高检测的准确度和检测的效率。

交易流程

转让材料

买卖双方需提供 平台提供 转让后买方可获得
企业 个人 专利代理委托书
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专利证书
手续合格通知书
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卖方 企业营业执照
专利证书原件
身份证
专利证书原件

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