【摘 要】
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基于通信的列车运行控制（Communication-Based Train Control,CBTC）系统中应用了大量网络化和信息化组件,使系统面临严重的信息安全风险。入侵检测系统（Intrusion Detection System,IDS）能够及时发现攻击行为,提高CBTC系统的信息安全防护水平。现有的CBTC系统入侵检测研究忽略了入侵检测系统自身的安全与可信问题,一旦入侵检测系统遭到攻击,将
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基于通信的列车运行控制（Communication-Based Train Control,CBTC）系统中应用了大量网络化和信息化组件,使系统面临严重的信息安全风险。入侵检测系统（Intrusion Detection System,IDS）能够及时发现攻击行为,提高CBTC系统的信息安全防护水平。现有的CBTC系统入侵检测研究忽略了入侵检测系统自身的安全与可信问题,一旦入侵检测系统遭到攻击,将严重降低系统的信息安全防护能力。本文重点研究基于可信网络的CBTC入侵检测方法。通过将可信网络理论与方法引入CBTC系统入侵检测,从网络结构和工作机制两个方面建立内在关联且安全可信的入侵检测体系,提出综合直接信任和推荐信任的信任评估方法。同时,基于构建的可信体系框架设计实现基于自回归（Auto Regression,AR）的网络流量检测方法和基于前馈（Back Propagation,BP）神经网络的数据包检测方法,有效提升入侵检测结果的可信度。论文的主要工作如下:（1）分析CBTC系统网络结构、通信协议等方面的特点,研究CBTC系统的信息安全隐患及典型信息攻击原理,分析CBTC入侵检测系统不可信的致因,设计可信CBTC入侵检测系统总体方案;（2）建立了基于可信网络的CBTC入侵检测系统体系。采集CBTC系统IDS节点的信任评估因子,应用改进的模糊综合评价方法计算直接信任度,使用模糊逻辑推理方法对推荐信任信息进行传递与合并,综合评价IDS节点的信任度,并提出奖惩机制抵抗恶意推荐攻击。采用节点检测结果处理等信任管理手段保障IDS的检测性能和检测结果的可信性;（3）基于模糊可信网络架构提出了网络流量检测方法和数据包检测方法。一方面,提出动态调整阈值的改进AR算法,基于流量统计特征进行异常流量检测,并利用多个IDS节点的可信检测结果进行攻击溯源;另一方面,提取数据包特征,利用BP神经网络算法实现对攻击数据包的分类;（4）搭建实验环境,生成CBTC系统入侵检测数据集和IDS信任评估数据集。设计攻击场景,验证本文提出的可信入侵检测方法的检测性能与可信性。通过仿真实验结果可以看到:在IDS正常运行与异常场景下,本文提出的入侵检测方法均有较高的检测性能,检测率达到98.56%-98.91%,F1值为98.93-99.18,能够准确识别CBTC系统中的攻击行为和IDS的异常行为。基于可信网络的CBTC入侵检测方法可有效提高CBTC系统的信息安全防护能力。本文图50幅,表13个,参考文献90篇。
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