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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于GAN数据增强的车联网恶意软件传播控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116305121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310176101.3，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种基于GAN数据增强的车联网恶意软件传播控制方法是由刘贵云;谭志浩;梁忠伟;钟晓静;程乐峰;刘晓初设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GAN数据增强的车联网恶意软件传播控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GAN数据增强的车联网恶意软件传播控制方法，通过建模恶意软件在车联网中的传播规律，应用庞德里亚金极值原理得到车联网恶意软件传播最优控制解，然后通过GAN扩充最优状态控制对数据集的规模，以用于神经网络对车联网中恶意软件传播进行控制的训练数据集，可以极大的阻止恶意软件在车联网中的传播，减小恶意软件对车辆以及用户产生的不利影响。

本发明授权一种基于GAN数据增强的车联网恶意软件传播控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GAN数据增强的车联网恶意软件传播控制方法，其特征在于，包括： S1：建立交通流模型，获得IDM平衡流状态下的车辆距离的表达式； S2：建立车车通信信道模型，得到成功接收无线信号的概率； S3：建立车联网恶意软件传播模型，得到车联网恶意软件传播分数阶微分方程； S4：基于庞德里亚金极值原理对车联网恶意软件传播分数阶微分方程算得最优控制解； S5：基于GAN的最优状态控制对原数据集进行扩充得到新的数据集； S3中，结合交通流模型和车车通信信道模型将感染率概率扩展为： 其中，R表示车辆的通信半径；sij代表车辆j与其相邻前部车辆i的净距离，随后基于传染病动力学和分数阶理论得到车联网恶意软件传播分数阶微分方程； 所述S4中，结合免疫和治疗的控制策略，得到的新车联网恶意软件传播分数阶微分方程并引入庞德里亚金极值原理，对新车联网恶意软件传播分数阶微分方程的最优控制问题进行求解，最终求得车联网恶意软件传播分数阶微分方程的目标函数Ju1t,u2t,u3t最小化的控制量； u1t表示t时刻针对成功受到恶意软件攻击路边设备的治疗率；u2t表示t时刻针对容易受到恶意软件攻击路边设备的免疫率；u3t表示t时刻针对成功受到恶意软件攻击移动设备的治疗率； S2中，通过S1中车辆之间的间距得到接收无线信号功率的概率密度函数如下： 且 其中，pt表示所装备车辆的无线信号传输功率；λ表示波长，Gt表示发射天线的增益；Gr表示接收天线的增益，fprsij表示接收到的无线信号功率prsij的概率密度函数； 通过给定临界接收功率psu，即车辆接收的信号功率大于psu，则可以成功传输无线信号；得到车辆成功地接收到无线信号的概率如下：

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