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1. (WO2019025217) VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUM ERMITTELN VON ANOMALIEN IN EINEM KOMMUNIKATIONSNETZWERK
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Veröff.-Nr.: WO/2019/025217 Internationale Anmeldenummer PCT/EP2018/069884
Veröffentlichungsdatum: 07.02.2019 Internationales Anmeldedatum: 23.07.2018
IPC:
H04L 29/08 (2006.01) ,G06N 99/00 (2010.01)
H Elektrotechnik
04
Elektrische Nachrichtentechnik
L
Übertragung digitaler Information, z.B. Telegrafieverkehr
29
Anordnungen, Apparate, Schaltkreise oder Systeme, die nicht von einer der Gruppen H04L1/-H04L27/133
02
Steuerung der Nachrichtenübermittlung; Aufbereitung der Nachrichtenübermittlung
06
gekennzeichnet durch ein Protokoll
08
Steuerungsverfahren für die Übertragung, z.B. Steuerungsverfahren für die Datenverbindungsebene
G Physik
06
Datenverarbeitung; Rechnen; Zählen
N
Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen
99
Sachverhalte, soweit nicht in anderen Gruppen dieser Unterklasse vorgesehen
Anmelder:
ROBERT BOSCH GMBH [DE/DE]; Postfach 30 02 20 70442 Stuttgart, DE
Erfinder:
HANSELMANN, Markus; DE
STRAUSS, Thilo; DE
ULMER, Holger; DE
JUNGINGER, Andrej; DE
Prioritätsdaten:
10 2017 213 119.531.07.2017DE
Titel (EN) METHOD AND APPARATUS FOR ASCERTAINING ANOMALIES IN A COMMUNICATION NETWORK
(FR) PROCÉDÉ ET DISPOSITIF DE DÉTERMINATION D’ANOMALIES DANS UN RÉSEAU DE COMMUNICATION
(DE) VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUM ERMITTELN VON ANOMALIEN IN EINEM KOMMUNIKATIONSNETZWERK
Zusammenfassung:
(EN) Method for ascertaining whether there is an anomaly in a communication network, in particular of a motor vehicle, wherein in a first phase a discriminator (1100) is trained to identify whether messages (N) transmitted via the communication network indicate that the anomaly is present, wherein the training involves the discriminator (1100) being supplied with normal data (n) and artificial data (f), produced by a generator (1200), as an input variable (x) and the discriminator (1100) being trained to identify that there is no anomaly if it is supplied with normal data (n) and that there is an anomaly if it is supplied with artificial data (f), wherein in a second phase the generator (1200) is trained to produce artificial data (f) that, if they are supplied to the discriminator (1100), have the highest possible probability of being classified as normal data (n) thereby, wherein in a third phase the discriminator (1200) is supplied with a content of messages (N), received via the communication network, as an input variable (x), the input variable (x) is taken as a basis for ascertaining an output variable (y), and the output variable (y) is taken as a basis for deciding whether or not the anomaly is present.
(FR) La présente invention concerne un procédé permettant de déterminer si une anomalie est présente dans un réseau de communication, en particulier d’un véhicule automobile. Dans une première phase, un discriminateur (1100) fait l’objet d’un apprentissage pour reconnaître si des messages (N) communiqués par le biais du réseau de communication signalent une présence de l’anomalie. Lors de l’apprentissage du discriminateur (1100), des données normales (n) et des données artificielles (f) générées par un générateur (1200) sont amenées au discriminateur en tant que grandeur d’entrée (x) et l’apprentissage du discriminateur (1100) consiste à détecter qu’aucune anomalie n’est présente lorsque des données normales (n) lui sont amenées et qu’une anomalie est présente lorsque des données artificielles (f) lui sont amenées. Dans une seconde phase du générateur (1200), l’apprentissage consiste à générer des données artificielles (f) qui, lorsqu’elles sont amenées au discriminateur (1100), sont classées par celui-ci avec la plus grande probabilité possible en tant que données normales (n). Dans une troisième phase du discriminateur (1200), un contenu de messages (N) reçus par le biais du réseau de communication est amené au discriminateur en tant que grandeur d’entrée (x), une grandeur de sortie (y) est déterminée en fonction de la grandeur d’entrée (x) et il est décidé en fonction de la grandeur de sortie (y) si l’anomalie est présente ou non.
(DE) Verfahren zum Ermitteln, ob in einem Kommunikationsnetzwerk, insbesondere eines Kraftfahrzeugs, eine Anomalie vorliegt, wobei in einer ersten Phase ein Diskriminator (1100) trainiert wird, zu erkennen, ob über das Kommunikationsnetzwerk übermittelte Nachrichten (N) auf ein Vorliegen der Anomalie hinweisen, wobei beim Trainieren dem Diskriminator (1100) Normaldaten (n) und von einem Generator (1200) erzeugte künstliche Daten (f) als Eingangsgröße (x) zugeführt werden und der Diskriminator (1100) darauf trainiert wird, zu erkennen, dass keine Anomalie vorliegt, wenn ihm Normaldaten (n) zugeführt werden und dass eine Anomalie vorliegt, wenn ihm künstliche Daten (f) zugeführt werden, wobei in einer zweiten Phase der Generator (1200) darauf trainiert wird, künstliche Daten (f) zu erzeugen, die, wenn sie dem Diskriminator (1100) zugeführt werden, von diesem mit möglichst großer Wahrscheinlichkeit als Normaldaten (n) klassifiziert werden, wobei in einer dritten Phase der Diskriminator (1200) ein Inhalt von über das Kommunikationsnetzwerk empfangenen Nachrichten (N) als Eingangsgröße (x) zugeführt wird, abhängig von der Eingangsgröße (x) eine Ausgangsgröße (y) ermittelt wird und abhängig von der Ausgangsgröße (y) darauf entschieden wird, ob die Anomalie vorliegt, oder nicht.
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Designierte Staaten: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
African Regional Intellectual Property Organization (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasische Patentorganisation (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Europäisches Patentamt (EPO) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Veröffentlichungssprache: Deutsch (DE)
Anmeldesprache: Deutsch (DE)