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龙图腾网获悉长春大学申请的专利基于协议空间特征与多尺度Bi-Mamba模型的车载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：CN121486112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610033650.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于协议空间特征与多尺度Bi-Mamba模型的车载CAN入侵检测方法是由王绍强;陈龙;闵浩嘉;郑金涛;钱嘉鹏设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于协议空间特征与多尺度Bi-Mamba模型的车载CAN入侵检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于车联网和通信安全技术领域，涉及基于协议空间特征与多尺度Bi‑Mamba模型的车载CAN入侵检测方法，该方法对每一条CAN报文构建一组多维协议空间特征，将输入样本转置为形状，之后通过三个不同卷积核大小的1维卷积分支，三路输出取平均融合，得到多尺度局部特征，随后转置为Mamba所需的形状；经双向Mamba堆叠层处理后，通过通道门控机制对时序特征进行自适应重加权，得到经过门控重加权后的特征；最后依次执行归一化、Dropout操作以及全局平均池化与MLP分类；该方法有效解决现有方法对CAN协议语义、时间行为与Payload统计缺乏统一建模的问题，以及多类攻击难以区分、整体检测精度不高，模型复杂度大、实时性与部署能力不足的技术问题。

本发明授权基于协议空间特征与多尺度Bi-Mamba模型的车载CAN入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于协议空间特征与多尺度Bi-Mamba模型的车载CAN入侵检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S1.数据预处理： 将原始报文统一转换为标准字段，数据清洗后，对每一条CAN报文构建一组多维协议空间特征，多维协议空间特征包括:语义特征、统计特征和时序特征； 步骤S2.构建多尺度CNN+双向Mamba的入侵检测模型，所述入侵检测模型包括多尺度卷积分支、双向Mamba堆叠层、通道门控机制；输入样本首先被转置为形状，之后通过三个不同卷积核大小的1维卷积分支，三路输出取平均融合，得到多尺度局部特征，随后转置为Mamba所需的形状；经双向Mamba堆叠层处理后，通过通道门控机制对时序特征进行自适应重加权，得到经过门控重加权后的特征；最后依次执行归一化、Dropout操作以及全局平均池化与MLP分类； 步骤S3.对构建的多尺度CNN+双向Mamba的入侵检测模型进行训练； 步骤S4.基于训练好的入侵检测模型对实时接收的CAN流量数据进行识别分类，确定入侵检测结果； 双向Mamba堆叠层的层数为4层，每层均包括正向Mamba、反向Mamba，第层的计算形式为： ； ； ； ； 其中，，代表第层的输出，作为第层的输入，为第层正向Mamba的输出,Reverse表示序列的反转，代表第层反向Mamba的输出，代表正向和反向Mamba输出的融合结果，代表第层最终输出； MLP分类是通过两层全连接网络输出五类攻击概率，表达式为： ； 其中，z代表全局平均池化得到的样本级特征向量，代表非线性激活函数RELU，和是MLP第一层的可学习参数，用于将全局特征映射到隐空间，和是MLP输出层的可学习参数，用于将隐藏表示映射到类别空间，Softmax代表输出层激活函数。

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