发明

一种基于多维特征的云车联动入侵检测方法及系统2026

2023-12-17 07:14:51 发布于四川 54
  • 申请专利号:CN202311140079.3
  • 公开(公告)日:2026-03-13
  • 公开(公告)号:CN117201107A
  • 申请人:西北工业大学
摘要:本发明公开了一种基于多维特征的云车联动入侵检测方法及系统,采集车辆正常状态下产生的数据;将数据映射到时间、数据流和电压三个维度,得到特征集并上传云服务器;基于XGBoost方法构建入侵检测模型,利用云服务器对入侵检测模型进行训练;将训练好的入侵检测模型分发给车辆,根据当前数据与车辆标签是否匹配预测车辆是否被入侵。本发明可直接应用于不同车辆而不需要进行模型重训练和迁移学习等操作,且检测准确度不受攻击类型的影响。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117201107 A (43)申请公布日 2023.12.08 (21)申请号 202311140079.3 (22)申请日 2023.09.05 (71)申请人 西北工业大学 地址 710072 陕西省西安市碑林区友谊西 路127号 (72)发明人 刘家佳 荀毅杰 秦郡蔓  (74)专利代理机构 北京中巡通大知识产权代理 有限公司 11703 专利代理师 张晓凯 (51)Int.Cl. H04L 9/40 (2022.01) H04L 67/12 (2022.01) G06F 21/55 (2013.01) G06N 20/00 (2019.01) 权利要求书2页 说明书13页 附图3页 (54)发明名称 一种基于多维特征的云车联动入侵检测方 法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于多维特征的云车联 动入侵检测方法及系统,采集车辆正常状态下产 生的数据;将数据映射到时间、数据流和电压三 个维度,得到特征集并上传云服务器;基于 XGBoost方法构建入侵检测模型,利用云服务器 对入侵检测模型进行训练;将训练好的入侵检测 模型分发给车辆,根据当前数据与车辆标签是否 匹配预测车辆是否被入侵。本发明可直接应用于 不同车辆而不需要进行模型重训练和迁移学习 等操作,且检测准确度不受攻击类型的影响。 A 7 0 1 1 0 2 7 1 1 N C CN 11720

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