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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109936568B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201910126604.3
申请日：2019-02-20
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种基于循环神经网络的防恶意攻击传感器数据采集方法，首先，首次提出采用多元正态分布函数实时检测恶意攻击行为所产生的异常数据，提高了数据传输的安全性；其次，当发现异常数据时，调用基于可编程逻辑门阵列设计的循环神经网络加速IP核，快速智能预测传感器的正常值；最后，动态更新循环神经网络训练数据集，提高了循环神经网络对新的传感器测量值的预测适应度，从而保证了预测数据的合理性，进一步也提高了数据传输的可靠性，并且本方案还具有计算复杂度较低和收敛速度快的特点，广泛适用于计算资源有限的物联网边缘设备。
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公开(公告)号：CN109829492A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910060008.X
申请日：2019-01-22
Applicant: 长安大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种用于不平衡数据的分类方法，初始化数据集中所有样本的权重；根据迭代次数对应的权重构建弱分类器，并基于弱分类器更新数据集中所有样本的权重，再基于KNN再次更新所有样本的权重；组合得到的弱分类器，获得强分类器。本发明引入了相似度理论，与欧几里得距离作为综合相似度来作为KNN的选取指标。此外，在KNN选取数据集中正样本的基础上，再次动态选取K值，进而有方向地更新数据集中的样本权重，使得最大程度地降低综合相似度较高且被正确分类的正样本的权重，最少地降低综合相似度较低且被正确分类的正样本的权重。
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公开(公告)号：CN110703735A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201911018932.8
申请日：2019-10-24
Applicant: 长安大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种基于物理不可克隆函数电路的无人车ECU安全认证方法，基于PUF的认证协议具有轻量级、低功耗和不可预测的特点，将PUF电路集成到ECU单元上，在ECU单元进行控制信息传送之前进行ECU单元间的身份认证，确认彼此的可信任身份，然后才可进行信息传输与控制，解析其发送的信息并执行相应动作。本发明为无人驾驶汽车的ECU控制系统中设备提供身份认证机制，为无人车控制提供了安全保障，可有效的防止无人车控制系统被假冒伪造身份的恶意ECU节点控制，避免造成严重的安全事故和信息泄露等后果。
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公开(公告)号：CN109936568A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910126604.3
申请日：2019-02-20
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种基于循环神经网络的防恶意攻击传感器数据采集方法，首先，首次提出采用多元正态分布函数实时检测恶意攻击行为所产生的异常数据，提高了数据传输的安全性；其次，当发现异常数据时，调用基于可编程逻辑门阵列设计的循环神经网络加速IP核，快速智能预测传感器的正常值；最后，动态更新循环神经网络训练数据集，提高了循环神经网络对新的传感器测量值的预测适应度，从而保证了预测数据的合理性，进一步也提高了数据传输的可靠性，并且本方案还具有计算复杂度较低和收敛速度快的特点，广泛适用于计算资源有限的物联网边缘设备。
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公开(公告)号：CN110703735B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201911018932.8
申请日：2019-10-24
Applicant: 长安大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种基于物理不可克隆函数电路的无人车ECU安全认证方法，基于PUF的认证协议具有轻量级、低功耗和不可预测的特点，将PUF电路集成到ECU单元上，在ECU单元进行控制信息传送之前进行ECU单元间的身份认证，确认彼此的可信任身份，然后才可进行信息传输与控制，解析其发送的信息并执行相应动作。本发明为无人驾驶汽车的ECU控制系统中设备提供身份认证机制，为无人车控制提供了安全保障，可有效的防止无人车控制系统被假冒伪造身份的恶意ECU节点控制，避免造成严重的安全事故和信息泄露等后果。
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