【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于车联网，更为具体地讲，涉及一种基于双通道图注意力网络的车联网异常数据检测方法。
技术介绍
1、在信息化的时代背景下，现代车联网用户的规模已经达到几亿级别的水平。车联网是物联网产业和智能汽车产业相互结合的产物，是物联网在智慧城市交通领域中的具体应用。通过车辆网络动态地收集、分发和处理数据，利用无线通信方式共享信息，实现车与车、车与人、车与路、车和其他基础设施之间的信息交互，使汽车与城市网络相互连接，为智能交通终端的信息传递和交互提供了实现平台，对提高交通效率以及安全性具有极其重要的意义。
2、在基于车联网的异常数据检测方法中，研究技术主要分为两类。一类是基于规则的检测，该方法依赖于已知攻击规则知识库，通过与知识库对比判断车辆是否具有异常行为。基于规则的检测方法只能检测已知的攻击，无法检测未知的攻击方式。另一类是基于异常的检测的方法，该方法通过构建模型来判断车辆行为是否属于异常。例如，当前有部分学者使用信誉机制或者博弈论对车辆节点评分，通过评分来判断其是否为异常节点；也有一些学者将机器学习、深度学习应用到了车联网的...
【技术保护点】
1.一种基于双通道图注意力网络的车联网数据异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1中所述的基于双通道图注意力网络的车联网数据异常检测方法，其特征在于，步骤S1中提取车辆节点的行为特征，具体过程如下：
3.根据权利要求1中所述的基于双通道图注意力网络的车联网数据异常检测方法，其特征在于，步骤S1中提取网络拓扑结构特征，具体过程如下：
4.根据权利要求1中所述的基于双通道图注意力网络的车联网数据异常检测方法，其特征在于，步骤S2的具体过程如下：
5.根据权利要求1所述的基于双通道图注意力网络的车联网数据异...
【技术特征摘要】
1.一种基于双通道图注意力网络的车联网数据异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1中所述的基于双通道图注意力网络的车联网数据异常检测方法，其特征在于，步骤s1中提取车辆节点的行为特征，具体过程如下：
3.根据权利要求1中所述的基于双通道图注意力网络的车联网数据异常检测方法，其特征在于，步骤s1中提取网络拓扑结构特征，具体过程如下：
4.根据权利要求1中所述的基于双通道图注意力网络的车联网数据异常检测方法，其特征在于，步骤s2的具体过程如下：
5.根据权利要求1所述的基于双通道图注意力网络的车联网数据异常检测方法，其特征在于，步骤s2...
【专利技术属性】
技术研发人员：马强，黄金，高建平，邢玲，张琦，吴红海，
申请(专利权)人：西南科技大学，
类型：发明
国别省市：
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