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龙图腾网恭喜河南嵩山实验室产业研究院有限公司洛阳分公司申请的专利一种基于对抗学习的CAN总线特征融合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：CN119520176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510098635.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于对抗学习的CAN总线特征融合入侵检测方法是由贾浩阳;罗海斌;李国佳;曹琰;王清贤设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗学习的CAN总线特征融合入侵检测方法在说明书摘要公布了：一种基于对抗学习的CAN总线特征融合入侵检测方法，涉及CAN总线入侵检测方法，同一CANID的时间特征和信号特征拼接为综合特征矩阵用于检测模型的数据处理和对抗训练；检测模型的每个LSTM子网络用于对应CANID综合特征矩阵处理；各LSTM子网络的输出拼接为联合潜在向量；检测模型的编码解码再编码模型对联合潜在向量降维获得原始中间表示后升维重构获得接近最新综合特征的重构综合特征，之后再降维得到重构中间表示；根据重构误差和再编码误差对最新综合特征进行异常评分，以判断是否存在攻击行为。能够检测更广泛的攻击类型，在缺乏标注训练数据的情况下仍能有效运行，显著提升了检测效率和安全性。

本发明授权一种基于对抗学习的CAN总线特征融合入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗学习的CAN总线特征融合入侵检测方法，其特征在于：获取CAN总线上传输的消息，选择包含有关键信号的消息所对应的CANID，提取选择的CANID所发消息的时间特征和信号特征；将同一CANID对应的时间特征和信号特征进行拼接得到每个CANID时间序列形式的综合特征矩阵；将选择的所有CANID对应的综合特征矩阵输入检测模型用于数据处理和对抗训练，将选择的所有CANID对应的综合特征矩阵中最新的特征进行拼接得到最新综合特征；所述的检测模型包括LSTM神经网络模型和编码解码再编码模型；所述LSTM神经网络模型具有数量与选择的CANID数量相对应的LSTM子网络，每个LSTM子网络用于对应CANID综合特征矩阵的处理；各个LSTM子网络的输出拼接得到联合潜在向量；所述的编码解码再编码模型包括编码器、解码器和编码器，其中，编码器用于对联合潜在向量进行降维获得低纬度的原始中间表示，解码器用于将原始中间表示升维重构获得接近最新综合特征的重构综合特征；编码器用于将重构综合特征降维得到低纬度的重构中间表示；根据重构综合特征与最新综合特征之间的差异获得重构误差；根据重构中间表示与原始中间表示之间的差异获得再编码误差；根据重构误差和再编码误差对最新综合特征进行异常评分，以判断是否存在攻击行为；采用生成器和判别器的对抗训练机制对检测模型进行对抗训练，生成器由编码器和解码器组成，其目标是使重构综合特征尽可能接近最新综合特征，判别器是一个二分类器，其目标是最大化对最新综合特征和重构综合特征的分类准确性；通过对抗训练交替优化生成器和判别器的参数。

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