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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于注意力的CNN-BiLSTM算法的车联网入侵检测方法及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：CN117955704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202410014699.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于注意力的CNN-BiLSTM算法的车联网入侵检测方法及系统是由高佳琪;乔耀军;赫雅茹;樊明睿;史玮东;左金鑫;韩道岐;陆月明设计研发完成，并于2024-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力的CNN-BiLSTM算法的车联网入侵检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力的CNN‑BiLSTM算法的车联网入侵检测方法及系统，适用于车联网安全检测。本发明系统包括数据获取模块、数据预处理模块和深度学习检测模块。本发明方法包含：分别获取车内网络和车外网络的流量数据；对流量数据预处理，将16进制的网络数据流转变为向量化的数字序列；使用带有注意力机制的CNN‑BiLSTM模型，分别针对车内网络和车外网络训练对应的检测模型，对实时抓取的网络数据流预处理获取的向量化序列输入相应训练好的检测模型进行检测。本发明能更多保留和提取网络数据流的特征，对复杂网络流量数据进行了精准表征，提高入侵检测准确度，检测结果准确度高，非常适用于目前的车联网入侵检测系统。

本发明授权基于注意力的CNN-BiLSTM算法的车联网入侵检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力的CNN-BiLSTM算法的车联网入侵检测系统，其特征在于，该系统包括数据获取模块、数据预处理模块和深度学习检测模块； 所述的数据获取模块用于获取车内网络和车外网络的流量数据； 所述的数据预处理模块分别对输入的流量数据进行预处理得到向量化序列，预处理包含数据格式转化，将16进制的网络数据流转变为有序数字序列；其中，进行数据格式转化是指，将网络数据流中的每个字节对应的两位16进制数看作一个单词，网络数据流就是一个有序的单词序列，使用分词器Tokenizer统计各单词出现的频率，对单词进行整数编码，将16进制表示的网络数据流转化为向量化的有序数字序列； 所述的深度学习检测模块使用带有注意力机制的CNN-BiLSTM模型建立检测模型，分别使用车内网络和车外网络的流量数据训练样本训练相应的检测模型；通过数据获取模块实时抓取车内网络或车外网络的流量数据，通过数据预处理模块对实时抓取的网络数据流进行预处理，将获取的向量化数字序列利用训练好的检测模型进行检测，输出分类结果，分类结果为判断输入是否是正常数据或者是属于某种入侵方式的攻击数据；其中CNN表示卷积神经网络，BiLSTM表示双向长短记忆网络； 所述的深度学习检测模块建立的所述检测模型中，首先输入网络数据流的有序数字序 列进入embedding层，每个单词进行embedding编码，一个序列得到一个embedding矩阵，之 后送入并行的k个CNN模块进行特征提取，k大于1；再将各CNN模块提取的特征拼接后输入 BiLSTM模型，输出提取的每个单词的上下文特征，然后将双向的特征进行拼接，提取的双向 特征经全连接层映射后，再使用Dropout操作防止模型过拟合；在Dropout操作之后设置自 注意力模块，自注意力模块使用全局注意力机制为每个单词分配对应的权重，计算注意力 分数，将注意力分数与每个单词进行加权平均得到一个输出向量，再将输出向量经过一个 全连接层和激活函数得到分类结果。

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