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基于时序与语义特征的车载CAN总线异常检测方法及介质
摘要文本
本发明的一种基于时序与语义特征的车载CAN总线异常检测方法及介质，该方法通过正常车载CAN总线报文数据训练预测模型，通过实际报文与预测报文库比对分析，从而实现对车载CAN总线异常报文的检测。作为一种串行数据通信协议，CAN总线的通信接口中集成了CAN协议的物理层和数据链路层功能，可完成对通信数据的成帧处理。本发明从采集车载CAN总线报文数据帧信息着手，通过对数据帧时间戳、ID、数据域信息建立深度学习模型，实现基于报文时序特征和语义分析的报文异常检测。本发明通过ID与数据域字节依据位置信息合并编码，以ID信息为报文数据域字节预测的起点，实现对数据域预测模型的速度优化。
申请人信息
- 申请人:北京信息科技大学
- 申请人地址:100192 北京市海淀区清河小营东路12号
- 发明人: 北京信息科技大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于时序与语义特征的车载CAN总线异常检测方法及介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311754291.9 |
| 申请日 | 2023/12/19 |
| 公告号 | CN117714180A |
| 公开日 | 2024/3/15 |
| IPC主分类号 | H04L9/40 |
| 权利人 | 北京信息科技大学 |
| 发明人 | 冀浩杰; 胡特; 王立勇; 王璟炎; 方俊哲; 金龙; 辛崇实 |
| 地址 | 北京市海淀区清河小营东路12号北京信息科技大学光电学院 |
专利主权项内容
1.一种基于时序与语义特征的车载CAN总线异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤1：首先对多种车型在城市道路、高速公路这些环境下采集的正常运行状况下CAN总线报文数据进行预处理；通过采集车载总线报文获取报文时间戳、ID、数据域信息，分别对实车数据帧ID依据时间戳嵌入时序信息编码，对实车数据帧各条报文的ID作为首位与数据域合并编码，嵌入报文内部各字节相对位置信息；步骤2：将嵌入时序信息的报文ID通过Transformer模型训练得到基于时序关系的对下一条报文实现预测的模型，同时将嵌入报文ID和内部各字节相对位置的数据域信息通过Transformer模型训练得到基于各报文数据域的语义预测模型，通过对两种预测模型同时比对实现对车载CAN报文的异常检测。 来自马克数据网