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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明涉及一种基于时空的自动驾驶车辆入侵检测方法，属于车载网络通信安全领域。获取车辆状态数据值，预处理后的得到多元车辆状态数据，划分滑动窗口，在空间模型中，计算每个车辆状态数据的异常分数，将异常分数和阈值进行比较，得到空间模型的入侵检测结果，在时间模型中对于一个滑动窗口内的数据，计算相邻两个时间戳之间的马氏距离的累加和，与阈值进行比较，综合时间模型和空间模型的结果得到最终的异常检测结果。本发明优点是通过对车载传感器数据进行多维度分析，识别异常模式，及时发现并应对潜在的安全威胁，在满足实时性的前提下，能够更准确高效的进行入侵检测。
主权项：1.一种基于时空的自动驾驶车辆入侵检测方法，其特征在于，包括下列步骤：S1：从自动驾驶车辆网络系统的传感器中获取若干个车辆状态数据值；S2：对获取的原始数据进行数据重采样，对缺失值进行处理，之后再进行数据标准化操作，得到预处理后的多元车辆状态数据；S3：为时间模型和空间模型划分滑动窗口；S4：在空间模型中，用图注意力机制进行入侵检测：首先构建图结构对各个车辆状态数据之间的关系进行学习，接着利用图注意力机制对每个时刻各个车辆状态数据的值进行预测，最后根据预测结果计算每个车辆状态数据的异常分数，将异常分数和阈值进行比较，得到空间模型的入侵检测结果；S5：在时间模型中，用马氏距离进行入侵检测：对于一个滑动窗口内的数据，计算相邻两个时间戳之间的马氏距离的累加和，如果大于阈值则判定为异常；S6：对于各个滑动窗口内的车辆状态数据，综合时间模型和空间模型的结果得到最终的异常检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种基于时空的自动驾驶车辆入侵检测方法
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