基于深度学习的城市轨道交通信号系统入侵检测方法

随着城市化进程不断推进,城市轨道交通作为人们出行的主要交通工具之一,越来越重要。城市轨道交通系统的信息安全问题已经引起了各方的广泛关注。针对城市轨道交通信号系统中常用的RSSP-Ⅱ安全通信协议,本文提出一种基于深度学习的入侵检测方法。通过实验对4类网络攻击的精度和误差进行对比,结果表明,该方法不仅可以大幅度缩短训练时间,而且在识别攻击行为的测试中,比常用的检测方法有更好的精度、更低的误报率和更短的时间效率。

  • 2022-03-25
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