基于轻量化网络MobileViT的车载CAN总线异常检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明提供一种基于轻量化网络MobileViT的车载CAN总线异常检测方法，涉及网络与信息安全领域。通过对原始数据集进行数据清洗以及维度转化，得到行为样本图片数据集；构建并训练得到一个改进的轻量级网络模型MobileViT来实现对生成的行为样本图片分类，以此将车载CAN总线异常检测问题转换为图片分类问题。使用GELU作为轻量化MobileViT网络模型中MV2模块的激活函数，有效解决神经元死亡问题，提升了模型收敛速度；在模型的训练过程中，使用指数衰减自动更新学习率，防止模型陷入局部最优的同时还减少了训练时间。本发明首次将轻量化网络MobileViT应用到车载CAN总线的异常检测上，在消耗较少硬件资源的情景下，能够对车载CAN总线的异常进行高效的检测。

《基于轻量化网络MobileViT的车载CAN总线异常检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023107067779，当前法律状态为已下证，由辽宁工程技术大学提出申请，发明人为陈虹;张立昂;刘腊梅，申请日期为2023-06-14，公开（公告）日期为2026-01-23，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/20 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供一种基于轻量化网络MobileViT的车载CAN总线异常检测方法，涉及网络与信息安全领域。通过对原始数据集进行数据清洗以及维度转化，得到行为样本图片数据集；构建并训练得到一个改进的轻量级网络模型MobileViT来实现对生成的行为样本图片分类，以此将车载CAN总线异常检测问题转换为图片分类问题。使用GELU作为轻量化MobileViT网络模型中MV2模块的激活函数，有效解决神经元死亡问题，提升了模型收敛速度；在模型的训练过程中，使用指数衰减自动更新学习率，防止模型陷入局部最优的同时还减少了训练时间。本发明首次将轻量化网络MobileViT应用到车载CAN总线的异常检测上，在消耗较少硬件资源的情景下，能够对车载CAN总线的异常进行高效的检测。

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