申请/专利权人：辉达公司

申请日：2019-03-28

公开（公告）日：2021-01-08

公开（公告）号：CN112204578A

主分类号：G06N3/04(20060101)

分类号：G06N3/04(20060101);G06F21/55(20060101);H04L29/06(20060101);H04L12/40(20060101);G06N5/04(20060101)

优先权：["20180328 US 62/649,531"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.01.26#实质审查的生效;2021.01.08#公开

摘要：本公开提供了用于应用神经网络来检测通过数据总线在网络中的两个或更多个设备之间交换的通信中的入侵和其他异常的系统和过程。可以在被传送到部署在车辆或机器人平台中的嵌入式系统的数据中检测入侵。所公开的系统和过程非常适合结合到自主控制或高级驾驶员辅助系统ADAS车辆中，所述车辆包括但不限于汽车，摩托车，轮船，飞机以及有人驾驶和无人驾驶的机器人设备。可以通过各种数据总线中的任何一种来检测被传送到嵌入式系统的数据。特别地，本文公开的实施例非常适合用于表现出缺乏认证的特征或遵循广播路由方案的任何数据通信接口中，包括但不限于控制局域网CAN总线。

主权项：1.一种用于检测通过数据接口传送的异常数据的方法，所述方法包括：将从数据接口接收的第一数据类型的第一数据包作为输入应用于第一神经网络；由所述第一神经网络并基于所述第一数据包，为从所述数据接口接收的所述第一数据类型的后续数据包生成预测数据值；接收包括实际数据值的所述第一数据类型的后续数据包；通过将所述实际数据值与所述预测数据值进行比较来确定所述第一数据类型的第一偏差值；将所述第一偏差值和与一个或更多个其他数据类型相对应的一个或更多个其他偏差值作为输入应用于第二神经网络；以及由所述第二神经网络基于所述第一偏差值和所述一个或更多个其他偏差值计算对所述数据接口的攻击概率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 辉达公司 使用机器学习在数据接口上检测数据异常

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