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龙图腾网获悉无锡学院;公安部交通管理科学研究所;南京气象科技创新研究院申请的专利基于对比自监督学习的车载CAN总线入侵检测系统及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：CN121388896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511963200.1，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于对比自监督学习的车载CAN总线入侵检测系统及方法是由张永宏;孙正良;王泉;樊炳;曹燚;刘端阳;顾金刚;阚希;朱灵龙;娄琼丹;孔磊;陈祺东设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对比自监督学习的车载CAN总线入侵检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于对比自监督学习的车载CAN总线入侵检测系统及方法。其中，系统包括：数据预处理模块，用于实时接收CAN总线数据流，对CAN总线数据流中每条CAN报文进行特征提取以生成多维特征向量，并采用滑动窗口法将连续W条报文的特征向量堆叠构建为二维时序样本；入侵检测模型，用于对所述二维时序样本进行推理，输出分类标签；所述入侵检测模型通过多任务联合训练方法进行训练，所述训练方法融合了无监督重建任务、有监督分类任务和自监督对比学习任务；决策模块，用于根据所述入侵检测模型输出的分类标签，判断是否存在CAN总线入侵行为。达到高效、模型轻量化且能够精确识别多类攻击的目的。

本发明授权基于对比自监督学习的车载CAN总线入侵检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对比自监督学习的车载CAN总线入侵检测系统，其特征在于，包括： 数据预处理模块，用于实时接收CAN总线数据流，对CAN总线数据流中每条CAN报文进行特征提取以生成多维特征向量，并采用滑动窗口法将连续W条报文的特征向量堆叠构建为二维时序样本； 入侵检测模型，用于对所述二维时序样本进行推理，输出分类标签；所述入侵检测模型通过多任务联合训练方法进行训练，所述训练方法融合了无监督重建任务、有监督分类任务和自监督对比学习任务； 决策模块，用于根据所述入侵检测模型输出的分类标签，判断是否存在CAN总线入侵行为； 所述入侵检测模型包括 编码器、解码器和投影头； 所述编码器用于将输入的时序样本压缩为连续潜变量与类别潜变量； 所述解码器用于基于所述连续潜变量与类别潜变量重建原始输入； 所述投影头连接至所述编码器的输出，用于将重建的特征映射至自监督对比学习的度量空间； 所述多任务联合训练方法包括： 无监督重建任务：将无标签数据输入至编码器以生成潜变量，继而由解码器基于所述潜变量重建原始输入，并通过最小化重建输入与原始输入之间的均方误差损失优化所述编码器与解码器； 有监督分类任务：将有标签数据输入至所述编码器以获得分类预测结果，并通过最小化所述预测结果与真实标签之间的交叉熵损失优化所述编码器； 自监督对比学习任务：对输入数据进行增强以生成不同视图的样本，将所述增强后的样本输入至所述编码器以提取池化后的特征表示，继而由投影头将特征表示映射至度量空间，并通过最小化结合了无监督对比损失与有监督对比损失的混合损失函数来优化所述编码器与投影头的参数，以在特征空间中拉近语义相似样本的表示并推开不相似样本的表示。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人无锡学院;公安部交通管理科学研究所;南京气象科技创新研究院，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市锡山区锡山大道333号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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