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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于改进ACGAN的车载网络入侵检测方法及检测系统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：CN116707939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310750502.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于改进ACGAN的车载网络入侵检测方法及检测系统是由王江涛;吕宙设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进ACGAN的车载网络入侵检测方法及检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进ACGAN的车载网络入侵检测方法，包括以下步骤：完成对CAN报文数据帧的采集，并筛选标准数据帧；对采集到的标准数据帧ID进行预处理，将其批量转换成适合输入神经网络模型的CANID图像，并为CANID图像分配合适的标签；构建生成器G和判别器D，利用CANID图像，采用Adam优化算法，对生成器G和判别器D进行训练；将判别器D部署到连接在CAN总线的计算机上，采集到的CANID图像会被输入判别器D，判别器D会输出CAN报文是否遭受一种或多种已知攻击以及是否存在未知攻击。本发明可检测到已知攻击类型并进行分类；可检测到未知类型的攻击；可在一定范围内同时检测到多种CAN总线攻击；提升多标签分类结果的准确性。

本发明授权一种基于改进ACGAN的车载网络入侵检测方法及检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进ACGAN的车载网络入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：完成对CAN报文数据帧的采集，并筛选标准数据帧； 步骤2：对采集到的标准数据帧ID进行预处理，将其批量转换成适合输入神经网络模型的CANID图像，并为这些CANID图像分配合适的标签； 步骤3：构建生成器G和判别器D，利用CANID图像，采用Adam优化算法，对生成器G和判别器D进行训练； 所述步骤3包括： 步骤3.1：随机初始化生成器G和判别器D的参数； 步骤3.2：向生成器G中输入服从正态分布的噪声向量z和随机图像标签gen_label，得到生成器G输出的图像gen_img； 步骤3.3：将gen_img输入判别器D，判别器D对输入图像进行判定，得到输入图像gen_img为真实图像的概率validity和其预测标签pred_label；遍历判别器D中4个负责不同分类的Sigmoid函数输出值，大于等于阈值T时，预测标签pred_label的对应位置赋值为1； 步骤3.4：利用以下公式计算生成器G的损失函数LG： LG＝LC-LS， LC＝E[logPC＝c|Xreal]+E[logPC＝c|Xfake]， LS＝E[logPS＝real|Xreal]+E[logPS＝fake|Xfake]， 其中，LC是分类的损失函数，LS是真假判断的损失函数,E表示数学期望，PC|X表示给定输入样本X的情况下X属于类别C的概率，PS|X表示给定输入样本X的情况下X的数据来源为S的概率； 其中，N为一个批次batch中的样本数量，ln为第n个样本对应的损失函数，M为分类标签集合中的元素数4，为第n个样本中第i个分类对应的损失函数，wi是用于处理标签间的样本不均衡问题的超参数，是判别器D对第n个样本第i个分类的预测值，所述预测值的取值范围为[0,1]，是第n个样本第i个分类的真实值，所述真实值为0或1； ln＝-w[yn*logxn+1-yn*log1-xn]， 其中，N为一个batch中的样本数量，ln为第n个样本对应的损失函数，w是用于处理标签间的样本不均衡问题的超参数，xn是判别器D对第n个样本数据来源的预测值，所述预测值的取值范围为[0,1]，yn是第n个样本数据来源的真实值，所述真实值为0或1； 步骤3.5：反向传播后用Adam优化器更新生成器G的参数； 步骤3.6：先后向判别器D中输入真实图像和生成器G输出的图像gen_img，分别得到输出真实概率real_validity,真实预测标签real_pred_label和虚假概率fake_validity,虚假预测标签fake_pred_label； 步骤3.7：利用以下公式计算判别器D的损失函数LD： LD＝LC+LS， 其中，LC是分类的损失函数，LS是真假判断的损失函数； 步骤3.8：反向传播后用Adam优化器更新判别器D的参数； 步骤3.9：对生成器G和判别器D交替进行训练，即重复执行步骤3.2至步骤3.8，获得用于入侵检测的判别器D； 步骤4：将判别器D部署到使用USB-CAN设备连接在CAN总线的计算机上，采集到的CANID图像会被输入判别器D，判别器D会输出CANID图像范围内的CAN报文状态，包括CAN报文是否遭受一种或多种已知攻击以及是否存在未知攻击。

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