公开(公告)号：CN114339766A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111426702.2

申请日：2021-11-27

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 赖英旭 ,  石晓銮 ,  陈业 ,  庄俊玺

IPC: H04W12/122 ,  G06N3/04 ,  H04W4/44

Abstract: 本发明公开了一种基于粗细粒度轨迹的深度学习城市车联网女巫攻击检测方法，包括：步骤1，按照固定时间窗采集粗、细粒度轨迹，当达到一个检测时间周期，执行步骤2。步骤2，采用lcs算法对粗粒度轨迹两两计算轨迹重合比例，形成轨迹关联序列，根据此关联序列找出相应的细粒度轨迹，作为检测模型的输入，执行步骤3。步骤3，对于输入的多条细粒度轨迹，利用LSTM进行单轨迹特征提取，用Transformer捕捉轨迹间关系，最后用softmax做分类，判断目标轨迹是否为女巫轨迹。实验结果证明，本发明所提出的女巫攻击检测方法具有较高的检测性能，且在不同应用场景下表现出较强的适应性。

公开(公告)号：CN114339766B

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202111426702.2

申请日：2021-11-27

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 赖英旭 ,  石晓銮 ,  陈业 ,  庄俊玺

IPC: H04W12/122 ,  G06N3/0442 ,  H04W4/44

Abstract: 本发明公开了一种基于粗细粒度轨迹的深度学习城市车联网女巫攻击检测方法，包括：步骤1，按照固定时间窗采集粗、细粒度轨迹，当达到一个检测时间周期，执行步骤2。步骤2，采用lcs算法对粗粒度轨迹两两计算轨迹重合比例，形成轨迹关联序列，根据此关联序列找出相应的细粒度轨迹，作为检测模型的输入，执行步骤3。步骤3，对于输入的多条细粒度轨迹，利用LSTM进行单轨迹特征提取，用Transformer捕捉轨迹间关系，最后用softmax做分类，判断目标轨迹是否为女巫轨迹。实验结果证明，本发明所提出的女巫攻击检测方法具有较高的检测性能，且在不同应用场景下表现出较强的适应性。