-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111294341A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010053614.1
申请日：2020-01-17
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于深度学习与智能网联车通信及其信息安全技术领域，公开了一种基于自编码器和递归神经网络的车载系统入侵检测方法，通过利用USB转CAN线连接至OBD-II端口收集车辆相关CAN总线数据；通过将所收集的结果进行标准化操作后作为自编码器的输入，利用自编码器来实现对数据特征的自主学习和特征降维；随后利用自编码的输出作为递归神经网络的输入来对车辆的行为进行相应的分类学习过程，并利用SoftMax分类器来完成对汽车行为异常与否的判断。本发明利用基于时间的反向传播算法来实现对模型参数的自主优化和更新，以此来整体提升对车辆边界行为的高效检测，同时降低车载入侵检测系统的误报率。
-
公开(公告)号：CN111314878B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202010053665.4
申请日：2020-01-17
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于知识工程与车联网通信及其信息安全技术领域，公开了一种基于SoEKS的智能网联车态势感知方法及系统，通过车载信息系统收集车辆内外网网络安全相关的信息并计算整理成SoEKS经验，将关键结果发送给TSP云端。TSP云端收集到所述关键结果信息后进行相关判定，判断是否将经验同步至同类型车辆，实现一车遭到攻击，全网同类型车辆进行防御。本发明类在网联车信息安全方面起未雨绸缪的作用；并针对智能网联车，本发明TSP云端收集到信息之后进行相关判定，判断是否将经验同步至同类型车辆，做到了一车遭到攻击，全网同类型车辆进行防御的效果。
-
公开(公告)号：CN111294341B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202010053614.1
申请日：2020-01-17
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于深度学习与智能网联车通信及其信息安全技术领域，公开了一种基于自编码器和递归神经网络的车载系统入侵检测方法，通过利用USB转CAN线连接至OBD‑II端口收集车辆相关CAN总线数据；通过将所收集的结果进行标准化操作后作为自编码器的输入，利用自编码器来实现对数据特征的自主学习和特征降维；随后利用自编码的输出作为递归神经网络的输入来对车辆的行为进行相应的分类学习过程，并利用SoftMax分类器来完成对汽车行为异常与否的判断。本发明利用基于时间的反向传播算法来实现对模型参数的自主优化和更新，以此来整体提升对车辆边界行为的高效检测，同时降低车载入侵检测系统的误报率。
-
公开(公告)号：CN111447588A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010261432.3
申请日：2020-04-03
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于车联网通信及信息安全技术领域，公开了一种基于端信息跳变的车联网安全通信方法、系统及应用，通信双方进行连接并认证，获得共享会话密钥；采用时间戳同步技术进行时间同步，获得当前时间戳；根据获得的会话密钥与时间戳，进行随机函数处理，生成跳变模块的跳变参数，得到跳变端信息即跳变图案；基于得到的跳变端信息，采用双方跳变的方式进行车与车之间、车与红绿灯及其他基础设施之间以及车与云服务器之间的跳变通信。本发明提高了车联网通信的安全性，能够有效抗DoS、抗嗅探和恶意跟踪等攻击；同时通信性能好，通信过程较低的时延，同时保证了数据的安全可靠。
-
公开(公告)号：CN111314878A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010053665.4
申请日：2020-01-17
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于知识工程与车联网通信及其信息安全技术领域，公开了一种基于SoEKS的智能网联车态势感知方法及系统，通过车载信息系统收集车辆内外网网络安全相关的信息并计算整理成SoEKS经验，将关键结果发送给TSP云端。TSP云端收集到所述关键结果信息后进行相关判定，判断是否将经验同步至同类型车辆，实现一车遭到攻击，全网同类型车辆进行防御。本发明类在网联车信息安全方面起未雨绸缪的作用；并针对智能网联车，本发明TSP云端收集到信息之后进行相关判定，判断是否将经验同步至同类型车辆，做到了一车遭到攻击，全网同类型车辆进行防御的效果。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.019 seconds)
