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龙图腾网获悉北方工业大学申请的专利基于动态图的半监督车内CAN总线异常检测方法及装置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：CN120017342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510118247.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于动态图的半监督车内CAN总线异常检测方法及装置是由王超;张秋雨设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态图的半监督车内CAN总线异常检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于动态图的半监督车内CAN总线异常检测方法及装置，涉及异常检测技术领域。该方法包括：根据CAN总线的消息流序列和消息内容构造无向时间动态图；通过时间编码器将时间戳转换为时间嵌入向量，通过图嵌入模块学习节点和边的低维表示，得到节点嵌入；根据异常检测网络预测每个节点的异常分数，计算正常节点的统计分布；进一步计算参考分布、偏差得分和偏差损失；根据偏差得分为每个节点生成一个伪标签，进而得到训练好的异常检测模型。本发明针对车内CAN总线收受到的网络攻击，结合半监督和图神经网络理论提出了一种基于动态图的半监督入侵检测方法。

本发明授权基于动态图的半监督车内CAN总线异常检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于动态图的半监督车内CAN总线异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、根据CAN总线的消息流序列和消息内容，构造无向时间动态图； S2、通过时间编码器将所述无向时间动态图中的时间戳转换为时间嵌入向量，并通过图嵌入模块学习所述无向时间动态图中节点和边的低维表示，得到所述无向时间动态图中每个节点的节点嵌入； S3、根据所述每个节点的节点嵌入以及异常检测网络，预测每个节点的异常分数，通过时间记忆库记录所述每个节点的异常分数以及异常分数对应的时间，并计算正常节点的统计分布； S4、根据所述每个节点的异常分数以及正常节点的统计分布计算参考分布，根据所述参考分布计算偏差得分，根据所述偏差得分计算偏差损失； S5、根据所述偏差得分为每个节点生成一个伪标签，根据所述偏差损失以及节点的伪标签训练异常检测模型，得到训练好的异常检测模型； S6、获取待检测的CAN总线的消息流序列和消息内容，输入到所述训练好的异常检测模型，得到CAN总线异常检测结果； 所述S5中的根据所述偏差得分为每个节点生成一个伪标签，包括： 根据所述偏差得分计算节点与节点之间的偏差分数距离，根据所述偏差分数距离对节点进行分组，根据分组结果为每个节点生成一个伪标签； 其中，对于节点的监督对比学习损失，如下式11所示： 式中，表示监督对比学习损失，N表示批量训练样本的批量大小，j表示节点数，为一个指示函数，Δdij表示偏差分数距离，ziti表示节点vi在时间ti的嵌入表示，zjtj表示节点vj在时间tj的嵌入表示，τ表示标量温度参数，k表示节点数，zktk表示节点vk在时间tk的嵌入表示。

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