一种基于信号关系图Transformer的CAN入侵检测方法

本发明适用于车辆信息安全领域，提供了一种基于信号关系图Transformer的CAN入侵检测方法，该方法通过将CAN网络的帧序列转化为信号序列，深入挖掘报文中的关键信号特征，并系统分析信号之间的复杂关联性，构建了信号节点特征表示体系。为进一步提升检测精度，本方法使用了图注意力网络与Transformer模型，优化输入信号特征的提取与学习过程，从而显著降低了异常流量识别中的误报率。通过精准捕捉CAN网络中的异常行为，本发明能够有效应对潜在的网络攻击，满足先进智能网联汽车对功能安全和网络安全的要求，为实现高可靠性和高安全性的车载通信系统提供了重要技术支撑。