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龍圖騰網恭喜中國礦業大學申請的專利一種多機器人系統的信息-物理融合網絡攻擊檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118523928B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410573321.4，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權一種多機器人系統的信息-物理融合網絡攻擊檢測方法是由馬磊;董紹洲;許閃光;周琳娜;楊春雨;王國慶;葉紅梅;韓可可;陸志偉;張鑫;熊夢輝設計研發完成，并于2024-05-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多機器人系統的信息-物理融合網絡攻擊檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種多機器人系統的信息?物理融合網絡攻擊檢測方法，該檢測方法包括：構建多機器人系統實驗平臺；對多機器人系統實驗平臺進行網絡攻擊；采集網絡入侵后多機器人系統實驗平臺的網絡流量信息以及物理狀態信息；利用卷積神經網絡構建初始檢測模型，利用數據集對初始檢測模型進行訓練，將訓練之后的初始檢測模型作為目標檢測模型；利用目標檢測模型實現多機器人系統的攻擊檢測。本發明基于卷積神經網絡構建的分類模塊，在構建的Leader?Follower多機器人系統受到不同類型的網絡攻擊時能快速的將網絡數據和機器人運動狀態的數據進行采集，并進行分類，該檢測模型不但提升了檢測效率，對異常數據檢測的準確率超過90％。

本發明授權一種多機器人系統的信息-物理融合網絡攻擊檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種多機器人系統的信息-物理融合網絡攻擊檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1，構建多機器人系統實驗平臺；該多機器人系統實驗平臺包括一臺領導者主機和至少一臺跟隨者主機；步驟2，對多機器人系統實驗平臺進行網絡攻擊；步驟3，采集網絡入侵后多機器人系統實驗平臺的網絡流量信息以及物理狀態信息，利用正常數據、攻擊數據、物理狀態信息以及網絡流量信息構建數據集；步驟4，利用卷積神經網絡構建初始檢測模型，利用數據集對初始檢測模型進行訓練，將訓練之后的初始檢測模型作為目標檢測模型；步驟5，利用目標檢測模型實現多機器人系統的攻擊檢測；步驟1的實現過程包括：將領導者主機和跟隨者主機在內的各個通信節點接入內部局域網，進行分布式通信配置；在領導者主機上構建多機器人運行所需的仿真環境，利用領導者主機通過通信協議將領導者與跟隨者的里程計信息發送至跟隨者主機；利用跟隨者主機得出跟隨者速度及位姿信息數據，并將速度及位姿信息數據發送至領導者主機；步驟2的實現過程包括：利用攻擊者主機入侵至領導者主機所在的內部局域網，并對內部局域網內所有主機進行主機信息掃描，攻擊者主機對多機器人系統實驗平臺分別進行虛假數據注入攻擊、重放攻擊以及DoS攻擊；初始檢測模型包括預處理模塊、有效特征自學習模塊和分類模塊，其中通過預處理模塊將網絡流量信息和物理狀態信息進行對齊處理以及歸一化處理后形成信息物理數據，利用有效特征自學習模塊提取信息物理數據的有效信息，利用分類模塊對攻擊數據進行分類；有效特征自學習模塊包括依次設置的輸入層、卷積層、ReLU層、池化層、殘差塊、線性層以及輸出層；分類模塊為softmax分類器。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國礦業大學，其通訊地址為：221116 江蘇省徐州市大學路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。