公开(公告)号：CN117955704A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410014699.0

申请日：2024-01-04

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 高佳琪 ,  乔耀军 ,  赫雅茹 ,  樊明睿 ,  史玮东 ,  左金鑫 ,  韩道岐 ,  陆月明

IPC: H04L9/40 ,  H04L67/12 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于注意力的CNN‑BiLSTM算法的车联网入侵检测方法及系统，适用于车联网安全检测。本发明系统包括数据获取模块、数据预处理模块和深度学习检测模块。本发明方法包含：分别获取车内网络和车外网络的流量数据；对流量数据预处理，将16进制的网络数据流转变为向量化的数字序列；使用带有注意力机制的CNN‑BiLSTM模型，分别针对车内网络和车外网络训练对应的检测模型，对实时抓取的网络数据流预处理获取的向量化序列输入相应训练好的检测模型进行检测。本发明能更多保留和提取网络数据流的特征，对复杂网络流量数据进行了精准表征，提高入侵检测准确度，检测结果准确度高，非常适用于目前的车联网入侵检测系统。