吉林大学高菲获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于信号关系图Transformer的CAN入侵检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120567578B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511055008.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于信号关系图Transformer的CAN入侵检测方法是由高菲;刘金硕;赵睿;李成哲;高镇海设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于信号关系图Transformer的CAN入侵检测方法在说明书摘要公布了：本发明适用于车辆信息安全领域，提供了一种基于信号关系图Transformer的CAN入侵检测方法，该方法通过将CAN网络的帧序列转化为信号序列，深入挖掘报文中的关键信号特征，并系统分析信号之间的复杂关联性，构建了信号节点特征表示体系。为进一步提升检测精度，本方法使用了图注意力网络与Transformer模型，优化输入信号特征的提取与学习过程，从而显著降低了异常流量识别中的误报率。通过精准捕捉CAN网络中的异常行为，本发明能够有效应对潜在的网络攻击，满足先进智能网联汽车对功能安全和网络安全的要求，为实现高可靠性和高安全性的车载通信系统提供了重要技术支撑。
本发明授权一种基于信号关系图Transformer的CAN入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信号关系图Transformer的CAN入侵检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、向原始CAN消息数据集注入攻击帧，通过逆向工程将有效负载解码为CAN信号，构建动态多变量信号序列； S2、初始化包含M个节点的图结构，为每个节点分配结构嵌入向量，计算节点间的余弦相似度并选择个邻居，更新邻接矩阵； S3、融合节点的结构嵌入与属性嵌入，通过图注意力机制计算节点间的注意力系数，并聚合邻域信息更新节点表示，捕获信号间的空间依赖性； S4、将GNN输出的节点特征与时间‑位置融合编码结合，通过多层Transformer编码器捕捉信号序列的长距离依赖关系，生成包含时空特征的节点嵌入； S5、通过Softmax函数输出入侵类别概率，并采用交叉熵损失函数优化模型参数，输出异常信号对应的攻击类型。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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