(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211049039.3 (22)申请日 2022.08.30 (71)申请人 重庆长安汽车股份有限公司 地址 400023 重庆市江北区建新 东路260号 (72)发明人 彭海德　汪向阳　谭成宇　 (74)专利代理 机构 上海光华专利事务所(普通 合伙) 31219 专利代理师 李铁 (51)Int.Cl. H04L 9/40(2022.01) H04L 43/026(2022.01) H04L 43/04(2022.01) (54)发明名称 一种报文检测方法、 装置、 电子设备及存储 介质 (57)摘要 本发明实施例中的一种报文检测方法、 装 置、 电子设备及存储介质， 该方法获取目标报文 的身份信息以及报文长度， 然后根据预设报文白 名单对目标报文的身份信息和报文长度进行对 比， 将与预设报文白名单的身份信息不匹配的报 文以及非预设报文 白名单的报文长度阈值范围 内的报文剔除， 得到待检测报文， 之后将待检测 报文传输至预先训练的报文异常状态检测模型 进行检测， 以对报文异常状态进行检测其中， 预 先训练的报文异常状态检测模型是以数据分类 模型为依据构建的， 有效减少模 型检测的复杂性 与计算量， 其次在进入模型检测前先将异常身份 信息和异常长度的报文排除， 通过减少模型数据 的处理量， 加快了报文检测效率。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 115412346 A 2022.11.29 CN 115412346 A 1.一种报文检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取目标报文的身份信息以及报文长度； 根据预设报文白名单对所述目标报文的身份信 息和报文长度进行对比， 将与 预设报文 白名单的身份信息不匹配的报文以及非所述报文白名单的报文长度阈值范围内的报文剔 除， 得到待检测报文； 将待检测报文传输至预先训练 的报文异常状态检测模型进行检测， 以对报文异常状态 进行检测。 2.根据权利要求1所述的报文检测方法， 其特征在于， 将待检测报文传输至预先训练 的 报文异常状态检测模型进行检测， 包括： 根据预设数位进制对所述待检测报文的信号数据进行 数位进制转换； 将所述数位进制转换后的报文输入至预先训练的报文异常状态检测模型进行报文异 常状态判定； 若所述报文异常状态为异常， 则基于异常状态报文 进行报文状态 异常警示。 3.根据权利要求2所述的报文检测方法， 其特征在于， 所述预先训练的报文异常状态检 测模型的构建包括： 采集多个历史正常报文 并添加正常状态的分类标记， 采集多个历史异常报文并添加异 常状态的分类标记， 生成历史报文数据集； 将所述历史报文数据集划分为训练样本数据集和优化样本数据集； 根据所述训练样本数据集构建数据分类模型， 并进行训练， 得到初始报文异常状态检 测模型； 根据优化样本数据集对初始报文异常状态检测模型进行迭代优化， 得到报文异常状态 检测模型， 将所述报文异常状态检测模型作为预 先训练的报文异常状态检测模型。 4.根据权利要求3所述的报文检测方法， 其特征在于， 根据优化样本数据集对初始报文 异常状态检测模型进行迭代优化， 得到报文异常状态检测模型， 包括： 根据所述初始报文异常状态检测模型对所述优化样本数据集进行检测， 得到优化样本 数据集的检测异常状态； 基于所述优化样本数据集的检测异常状态与报文标记的异常状态进行对比， 将检测 异 常状态与标记的异常状态不同的报文 数据作为新的训练样本数据， 加入初始报文异常状态 检测模型进行训练， 直到得到所述报文异常状态检测模型。 5.根据权利要求1所述的报文检测方法， 其特征在于， 根据 预设报文白名单的身份信 息 与报文长度阈值范围对所述目标报文的身份信息和报文长度进行对比， 包括： 获取预设报文白名单的身份信 息以及报文长度阈值范围， 其中所述报文长度阈值范围 是根据所述预设报文白名单中报文的长度最 值确定； 根据预设报文白名单的身份信 息以及报文长度阈值范围与目标报文的身份信 息和/或 报文长度进行对比， 得到与预设报文白名单的身份信息不匹配的报文以及非所述报文白名 单的报文长度阈值范围内的报文。 6.根据权利要求5所述的报文检测方法， 其特征在于， 得到与 预设报文白名单的身份信 息不匹配的报文以及非所述报文白名单的报文长度阈值范围内的报文后， 还 包括： 将与预设白名单的身份信息不匹配的报文 进行报文 身份异常警示；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115412346 A 2将非所述白名单的报文长度阈值范围内的报文 进行报文长度异常警示。 7.根据权利要求1 ‑5任一项所述的报文检测方法， 其特征在于， 所述报文是由各车端控 制器发出， 将待检测报文的信号数据传输至预先训练的报文异常状态检测模型进行检测， 以对报文异常状态进行检测后， 还 包括： 根据所述报文状态异常警示、 报文身份异常警示及报文长度异常警示生成当前报文异 常警示信息； 将所述当前报文异常警示信 息发送至云端及本地存储端， 以反馈车端控制器安全状况 以及对报文异常警示信息进行记载。 8.一种报文检测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 信息获取模块， 用于获取目标报文的身份信息以及报文长度； 初步检测模块， 用于根据预设报文白名单对所述目标报文的身份信 息和报文长度进行 对比， 将与预设报文白名单的身份信息不匹配的报文以及非所述报文白名单的报文长度阈 值范围内的报文剔除， 得到待检测报文； 状态检测模块， 用于将待检测报文传输至预先训练的报文异常状态检测模型进行检 测， 以对报文异常状态进行检测。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 一个或多个处 理器； 存储装置， 用于存储一个或多个程序， 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理 器执行时， 使得 所述电子设备实现如权利要求1至7中任一项所述的报文检测方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其上存储有计算机可读指令， 当所述计算 机可读指 令被计算机的处理器执行时， 使计算机执行权利要求1至7中任一项 所述的报文检 测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115412346 A 3