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龍圖騰網獲悉江西省軍民融合研究院;暨南大學申請的專利一種結合遷移學習的安全增強的車聯網信任評估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：CN120378887B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510874330.1，技術領域涉及：H04L9/30；該發明授權一種結合遷移學習的安全增強的車聯網信任評估方法是由黃秀姐;張嘉誠;阮杰;駱博雅;宋婷婷;杜翠鳳;劉志全;官全龍設計研發完成，并于2025-06-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種結合遷移學習的安全增強的車聯網信任評估方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種結合遷移學習的安全增強的車聯網信任評估方法，涉及車聯網安全領域，步驟包括：基于城市道路情況，構建城市道路車聯網模型；基于城市道路車聯網模型，設計基于橢圓曲線Diffie?Hellman協議和橢圓曲線數字簽名算法的交互認證模塊；基于交互認證模塊，引入基于遷移學習方法改進的三因素信任模型的識別真假消息方法，在速度期望子因素分析中設計遷移學習模型TranferMegaCRN來獲取消息發送者的預測速度；基于遷移學習模型TranferMegaCRN，利用改進的貝葉斯方法與基于密度的聚類篩選算法設計車輛信任值計算方法，構建車聯網信任管理模型；基于車聯網信任管理模型，完成車輛信任評估。

本發明授權一種結合遷移學習的安全增強的車聯網信任評估方法在權利要求書中公布了：1.一種結合遷移學習的安全增強的車聯網信任評估方法，其特征在于，步驟包括： 基于城市道路情況，構建城市道路車聯網模型； 基于所述城市道路車聯網模型，設計基于橢圓曲線Diffie-Hellman協議和橢圓曲線數字簽名算法的交互認證模塊； 基于所述的交互認證模塊，引入基于遷移學習方法改進的三因素信任模型的識別真假消息方法，在速度期望子因素分析中設計遷移學習模型TranferMegaCRN來獲取消息發送者的預測速度；TransferMegaCRN在整個遷移學習模型中的輸入階段和輸出階段添加了若干全連接層；在輸入階段，輸入原始速度數據x和時間特征協變量y 1分別經過各自的全連接層，再輸入給MegaCRN模型；在MegaCRN模型中，凍結經由交通流量數據集METR-LA預訓練的MegaCRN中的所有編碼器模塊的參數；采用模塊化漸進解凍策略，解凍解碼器及內存模塊，在解凍過程中，從第5輪開始逐步解凍編碼器的深層，第10輪后繼續解凍中間層，從固定底層到動態釋放高層的漸進式調整；在輸出階段，MegaCRN模型的輸出經過一個全連接層進行進一步處理； 基于所述遷移學習模型TranferMegaCRN，利用改進的貝葉斯方法與基于密度的聚類篩選算法設計車輛信任值計算方法，構建車聯網信任管理模型； 基于所述車聯網信任管理模型，完成車輛信任評估。

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江西省軍民融合研究院;暨南大學，其通訊地址為：330095 江西省南昌市高新技術產業開發區昌東大道8699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”。