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公开(公告)号：CN110071835B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201910339997.6
申请日：2019-04-25
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04L41/0631 , H04L41/069 , H04L41/082 , H04L67/12 , H04L9/40
Abstract: 本发明属于智能网联车安全技术领域，公开了一种智能网联车安全预警分发方法及系统，预警分发中心设计主题树，分发相应主题；车载终端订阅预警主题；预警分发中心对实时到来的预警信息排序；预警分发中心将排序后的预警信息分发至各自主题；智能网联车车载终端根据所订阅的主题，接收预警分发中心的预警信息；车载终端对接收到本地的预警信息进行控制，即根据车载终端控制算法监控本地存储空间并根据MQL消息质量等级将预警信息删除或保留，释放存储资源。本发明定义了适应智能网联车安全问题的预警格式，设计了智能网联车预警分发中心及车载终端的控制算法提升了紧急信息的分发时效，提高了车载终端的资源利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110309675B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910602780.X
申请日：2019-07-05
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于智能网联车信息安全技术领域，公开了一种不依赖可信方的智能网联车数据隐私保护系统及方法，车载隐私保护系统用于收集车辆安全报警报文，计算格式化后形成隐私源数据结构，在本地进行扰动处理隐藏原始数据信息，形成扰动隐私数据；智能网联车数据中心收集大量的扰动隐私数据并进行统计和分析，以支持后续的智慧化服务与安全预警需求。本发明将本地车辆安全数据经过统计和扰动后上传，剔除了原始数据间的关联关系，避免了海量数据中深度关联所带来隐私泄露问题。本发明单次通信传输量极少，毫秒级能完成，适应高速移动的车辆。通信和数据中心收集的均是扰动后的数据，避免了现有通信线路和收集方的隐私泄露问题。
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公开(公告)号：CN110309675A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910602780.X
申请日：2019-07-05
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于智能网联车信息安全技术领域，公开了一种不依赖可信方的智能网联车数据隐私保护系统及方法，车载隐私保护系统用于收集车辆安全报警报文，计算格式化后形成隐私源数据结构，在本地进行扰动处理隐藏原始数据信息，形成扰动隐私数据；智能网联车数据中心收集大量的扰动隐私数据并进行统计和分析，以支持后续的智慧化服务与安全预警需求。本发明将本地车辆安全数据经过统计和扰动后上传，剔除了原始数据间的关联关系，避免了海量数据中深度关联所带来隐私泄露问题。本发明单次通信传输量极少，毫秒级能完成，适应高速移动的车辆。通信和数据中心收集的均是扰动后的数据，避免了现有通信线路和收集方的隐私泄露问题。
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公开(公告)号：CN110071835A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910339997.6
申请日：2019-04-25
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于智能网联车安全技术领域，公开了一种智能网联车安全预警分发方法及系统，预警分发中心设计主题树，分发相应主题；车载终端订阅预警主题；预警分发中心对实时到来的预警信息排序；预警分发中心将排序后的预警信息分发至各自主题；智能网联车车载终端根据所订阅的主题，接收预警分发中心的预警信息；车载终端对接收到本地的预警信息进行控制，即根据车载终端控制算法监控本地存储空间并根据MQL消息质量等级将预警信息删除或保留，释放存储资源。本发明定义了适应智能网联车安全问题的预警格式，设计了智能网联车预警分发中心及车载终端的控制算法提升了紧急信息的分发时效，提高了车载终端的资源利用率。
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公开(公告)号：CN110324337B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201910588118.3
申请日：2019-07-02
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于汽车电子技术领域，公开了一种基于胶囊神经网络的车内网入侵检测方法及系统，依靠车辆CAN、MOST总线实时动态数据作为原始数据中的包频率、序列信息作为特征，同时结合车辆驾驶状态信息作为特征，并进行相关的特殊方法，转化为特征矩阵进行处理；胶囊神经网络可以对特征之间的相关性进行高位建模。本发明引入了基于胶囊神经网络的模型，对特征数据之间的结构关系进行挖掘，提高传统神经网络入侵检测方法的准确度，增强了车辆驾驶的安全性，同时模型更具有普遍性，实用性较好。
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公开(公告)号：CN110324337A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910588118.3
申请日：2019-07-02
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于汽车电子技术领域，公开了一种基于胶囊神经网络的车内网入侵检测方法及系统，依靠车辆CAN、MOST总线实时动态数据作为原始数据中的包频率、序列信息作为特征，同时结合车辆驾驶状态信息作为特征，并进行相关的特殊方法，转化为特征矩阵进行处理；胶囊神经网络可以对特征之间的相关性进行高位建模。本发明引入了基于胶囊神经网络的模型，对特征数据之间的结构关系进行挖掘，提高传统神经网络入侵检测方法的准确度，增强了车辆驾驶的安全性，同时模型更具有普遍性，实用性较好。
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