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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于改进SOM的车载网络入侵检测数据集丰富度评估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：CN116471065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202310356707.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于改进SOM的车载网络入侵检测数据集丰富度评估方法是由光浩然;何勇灵;杨世春;公韦沣;曹耀光;闫啸宇;麻斌;陈飞;周帆设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进SOM的车载网络入侵检测数据集丰富度评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进SOM的车载网络入侵检测数据集丰富度评估方法，本方法包括：第一步，给定车载网络入侵数据集，按照数据包的标签将数据包分割为正常和攻击类型；第二步，根据不同协议类型将数据包分成报头和负载；第三步，对不同特征、负载和数据包进行SOM聚类，获得特定阈值下部分特征、负载和整体的类别数，进而获得数据集丰富度矩阵；第四步，处理不同的数据集，然后对比每个数据集丰富度矩阵，从而实现从不同角度对比不同车载网络入侵数据集丰富度。本方法可以从不同角度评价数据集的丰富度，实现了不同真实和虚拟数据集的横向对比，同时克服了单一角度评价结果不够准确的难题。

本发明授权基于改进SOM的车载网络入侵检测数据集丰富度评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进SOM的车载网络入侵检测数据集丰富度评估方法，其特征在于，包括以下具体步骤： 步骤1、获取车载网络数据集；根据车载网络协议特点逐层拆分数据集中的数据包；按照数据标签类型分隔数据包； 步骤2、获得数据包的多层报头和负载；根据数据包类型提取所有报头的数据特征； 步骤3、设定SOM聚类参数；基于SOM聚类参数分别对数据集、正常类型和所有攻击类型的数据包、报头的数据特征和负载进行SOM聚类；获取车载网络数据集的聚类结果；基于聚类结果获得车载网络数据集丰富度评估矩阵，具体步骤如下： 设定SOM聚类参数； 设置初始神经元数量n*n，n*n表示SOM初始类别数量，n＝1,2,3…； 初始化每个神经元的权重向量； 获取数据集、数据包、报头和负载的各自的第t条数据的输入向量Dt； 获取第v个神经元的第s次迭代权重向量Wvs，v＝0,1,2,3…n*n，s＝0,1,2,3…S，S为迭代的总次数； 初始化迭代权重向量Wv0； 基于SOM聚类参数获取数据集、数据包、报头和负载的各自的第t条数据的输入向量Dt与每个SOM神经元权重向量Wvs之间的距离和相关性； 获取获胜神经元u；基于获胜神经元u更新迭代权重向量； 经过S次迭代，将数据集聚类于n*n个神经元上； 如果两个神经元之间的距离小于距离阈值ts，将该两个神经元归为同类神经元；保留经过的数据大于和或等于聚类阈值的神经元；根据保留的神经元获得距离阈值下的最小聚类数目； 基于最小聚类数目获得车载网络数据集丰富度评估矩阵。

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北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37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”。