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

摘要：

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F1两方面,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.

关键词：铁路信号系统、网络安全、入侵检测、神经网络

所属期刊栏目：45

分类号：TP309.1;U284.95(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国铁路总公司科技研究开发计划;四川省重大科技专项;四川省科技计划

在线出版日期：2023-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：72-80