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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江大學計算機創(chuàng)新技術研究院申請的專利基于混合深度學習的CAN總線網(wǎng)絡入侵檢測方法和系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120389904B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510765509.3，技術領域涉及：H04L9/40；該發(fā)明授權基于混合深度學習的CAN總線網(wǎng)絡入侵檢測方法和系統(tǒng)是由王小航;蔡昀朗;艾雅·法蒂亞尼;石寒雪;任奎設計研發(fā)完成，并于2025-06-10向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于混合深度學習的CAN總線網(wǎng)絡入侵檢測方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于混合深度學習的CAN總線網(wǎng)絡入侵檢測方法和系統(tǒng)。本發(fā)明構建了UNET?Transformer模型，其通過編碼器和解碼器提取CAN總線數(shù)據(jù)中的空間特征，以及通過注意力層捕獲CAN總線數(shù)據(jù)序列中的時間和順序動態(tài)，實現(xiàn)了對消息幀空間和時間特性的綜合解析。這種聯(lián)合建模顯著增強了對復雜模式的識別能力。本發(fā)明還針對數(shù)據(jù)不平衡問題，結合滑動窗口方法，不僅擴大了訓練樣本，還保持了原始CAN數(shù)據(jù)分布特性，從而可以充分利用少數(shù)類別數(shù)據(jù)，避免對檢測稀有攻擊類別產(chǎn)生不利的影響。因此，本發(fā)明提出的方法避免了傳統(tǒng)CNN對序列特征處理能力有限的局限性，同時比BiLSTM處理更高效，適合于實時入侵檢測。

本發(fā)明授權基于混合深度學習的CAN總線網(wǎng)絡入侵檢測方法和系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種基于混合深度學習的CAN總線網(wǎng)絡入侵檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：對采集的實時CAN總線數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理，獲得訓練數(shù)據(jù)集；所述實時CAN總線數(shù)據(jù)中包含注入數(shù)據(jù)幀； 步驟2：構建UNET-Transformer模型，并利用訓練數(shù)據(jù)集訓練UNET-Transformer模型，獲得CAN總線網(wǎng)絡入侵檢測模型； 步驟3：將待測的CAN總線數(shù)據(jù)預處理后再輸入到CAN總線網(wǎng)絡入侵檢測模型中，模型輸出入侵檢測結果； 所述步驟1具體為： 首先，對采集的實時CAN總線數(shù)據(jù)依次進行數(shù)據(jù)清洗、標簽One-hot處理和歸一化后，獲得歸一化后的CAN總線數(shù)據(jù)；接著，利用少數(shù)超采樣方法對歸一化后的CAN總線數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)增強，獲得數(shù)據(jù)增強后的CAN總線數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)增強后的CAN總線數(shù)據(jù)中不同標簽的樣本數(shù)量平衡；最后，對數(shù)據(jù)增強后的CAN總線數(shù)據(jù)中的缺失值進行填充后，獲得訓練數(shù)據(jù)集，所述訓練數(shù)據(jù)集的每個訓練樣本為由連續(xù)K幀的CAN總線數(shù)據(jù)組成的CAN總線消息序列； 所述對數(shù)據(jù)增強后的CAN總線數(shù)據(jù)中的缺失值進行填充，具體包括： 利用滑動窗口選取連續(xù)K幀的同一特征，計算滑動窗口內的非缺失值的平均值并作為該滑動窗口內的缺失值的填充特征，遍歷處理數(shù)據(jù)增強后的CAN總線數(shù)據(jù)中的缺失值后，完成所有缺失值的填充； 所述步驟2中，UNET-Transformer模型包括編碼器、解碼器、瓶頸單元和分類器，UNET-Transformer模型的輸入作為編碼器的輸入，所述編碼器經(jīng)瓶頸單元后與解碼器相連，解碼器與分類器相連，分類器的輸出作為UNET-Transformer模型的輸出；所述編碼器包括N個依次相連的卷積單元，解碼器包括N個依次相連的上采樣單元，第n個卷積單元還與第N-n+1個上采樣單元相連，n=1,…,N。

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