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公开(公告)号：CN113362854B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202110619344.0
申请日：2021-06-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于稀疏自注意力机制的声学事件检测方法、系统、存储介质及设备，属于机器的听觉智能领域。为了解决现有的时序特征提取网络存在无法实现有效的时序建模的问题，从而限制了现有声学事件检测系统的性能。本发明首先对输入音频信号提取梅尔声谱图，然后分别输入到卷积神经网络提取局部特征，并利用基于稀疏自注意力机制的TransformerEncoder提取时域特征；最后输入到全连接层进行分类，并对结果进行后处理，结果输出每个被检测到的声学事件的类别及起止时间。主要用于声学事件的检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113362854A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110619344.0
申请日：2021-06-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于稀疏自注意力机制的声学事件检测方法、系统、存储介质及设备，属于机器的听觉智能领域。为了解决现有的时序特征提取网络存在无法实现有效的时序建模的问题，从而限制了现有声学事件检测系统的性能。本发明首先对输入音频信号提取梅尔声谱图，然后分别输入到卷积神经网络提取局部特征，并利用基于稀疏自注意力机制的TransformerEncoder提取时域特征；最后输入到全连接层进行分类，并对结果进行后处理，结果输出每个被检测到的声学事件的类别及起止时间。主要用于声学事件的检测。
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公开(公告)号：CN110691104B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201911096398.2
申请日：2019-11-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于报文周期特性的车载CAN总线自适应入侵检测算法，所述方法的整体实施流程如下：首先检测节点接收标识符IDj的报文并记录报文接收时间，计算出n个接收周期，计算接收周期的均值与最大值，确定入侵检测阈值；为防止误报，设定检测阈值时需额外加入少量时间裕度。然后接收标识符IDj的报文，计算相邻的两条报文的时间间隔，若超过设定的阈值，则发出警报。本发明的方法可以检测车辆内CAN总线是否受到异常入侵并做出预警，提高汽车行驶过程中的安全性。本发明的方法对现有文献中的检测阈值进行了优化，制定了检测阈值的确定规则，从而进一步提高了检测精度，可有效检测CAN总线报文的注入型攻击与中断型攻击。
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公开(公告)号：CN110691104A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201911096398.2
申请日：2019-11-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于报文周期特性的车载CAN总线自适应入侵检测算法，所述方法的整体实施流程如下：首先检测节点接收标识符IDj的报文并记录报文接收时间，计算出n个接收周期，计算接收周期的均值与最大值，确定入侵检测阈值；为防止误报，设定检测阈值时需额外加入少量时间裕度。然后接收标识符IDj的报文，计算相邻的两条报文的时间间隔，若超过设定的阈值，则发出警报。本发明的方法可以检测车辆内CAN总线是否受到异常入侵并做出预警，提高汽车行驶过程中的安全性。本发明的方法对现有文献中的检测阈值进行了优化，制定了检测阈值的确定规则，从而进一步提高了检测精度，可有效检测CAN总线报文的注入型攻击与中断型攻击。
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公开(公告)号：CN110826054A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911072317.5
申请日：2019-11-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于报文数据场特征的车载CAN总线入侵检测方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤一、训练集预处理；步骤二、报文数据场特征提取；步骤三、报文数据集训练及检测。本发明构造了车内网络报文数据场特征，应用神经网络作为分类器对攻击进行检测，提高了检测精度，可有效检测CAN总线报文的攻击。本发明的方法是一种针对车载网络的轻量级入侵检测方法，解决了设备ECU计算能力的限制问题，满足了车内网络对检测实时性较高的要求。本发明可以检测车辆内CAN总线是否受到异常入侵，进而保证驾驶人及乘客的安全。
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公开(公告)号：CN110826054B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201911072317.5
申请日：2019-11-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于报文数据场特征的车载CAN总线入侵检测方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤一、训练集预处理；步骤二、报文数据场特征提取；步骤三、报文数据集训练及检测。本发明构造了车内网络报文数据场特征，应用神经网络作为分类器对攻击进行检测，提高了检测精度，可有效检测CAN总线报文的攻击。本发明的方法是一种针对车载网络的轻量级入侵检测方法，解决了设备ECU计算能力的限制问题，满足了车内网络对检测实时性较高的要求。本发明可以检测车辆内CAN总线是否受到异常入侵，进而保证驾驶人及乘客的安全。
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