基于WiSARD无权重神经网络的铁路信号系统入侵检测方法研究

李洪赭; 陈建译; 闫连山; 李赛飞

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基于WiSARD无权重神经网络的铁路信号系统入侵检测方法研究

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铁路信号系统是保障列车高效安全运行的关键信息基础设施,其安全性直接影响到行车安全。为保证信号系统的网络安全,需准确检测网络入侵。提出基于WiSARD无权重神经网络的铁路信号系统入侵检测方法:采用一种新型数据集构建信号系统流量特征,依据RSSP-I/II协议特点,利用核主成分分析法进行降维处理;选取信号系统中常见的4种攻击方式并结合真实流量组成训练数据集;从准确率和F_(1)两方面,对比WiSARD和其余3类典型神经网络算法分别在单一、混合攻击流量下的性能。实验结果表明:WiSARD在平均准确率和时间开销之间提供了最佳权衡,能有效提高信号系统入侵检测效率,为提升网络安全感知能力提供有力支撑。

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来源
《铁道学报》 |2023年第7期|72-80|共9页
作者
李洪赭; 陈建译; 闫连山; 李赛飞;
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作者单位

西南交通大学信息科学与技术学院;

中国铁路广州局集团有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机设备安全;铁路信号安全与事故处理;
关键词
铁路信号系统; 网络安全; 入侵检测; 神经网络;

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