隨著工業(yè)以太網(wǎng)在列車通信網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用,其開放性越來越強,所面臨的安全問題也越來越突出。以太列車通信網(wǎng)絡(luò)是服務(wù)網(wǎng)絡(luò)和控制網(wǎng)絡(luò)的融合,兩者需要通過網(wǎng)關(guān)來交換數(shù)據(jù)。本文分析了列車通信網(wǎng)絡(luò)的脆弱性,以及列車控制網(wǎng)絡(luò)中用來傳遞過程數(shù)據(jù)和消息數(shù)據(jù)的TRDP協(xié)議,并結(jié)合當(dāng)前工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測技術(shù)的研究,設(shè)計了一種基于深度包檢測的入侵檢測系統(tǒng)。本文設(shè)計的入侵檢測系統(tǒng)從網(wǎng)絡(luò)中抓取實時通信數(shù)據(jù),利用深度包檢測技術(shù)對它進(jìn)行從鏈路層到應(yīng)用層的深度解析,提取出網(wǎng)絡(luò)通信的特征,根據(jù)各層協(xié)議規(guī)范檢查報文的合法性;然后采用白名單技術(shù)對數(shù)據(jù)包進(jìn)行過濾,通過設(shè)置IP地址、端口號、ComId、功能組合等規(guī)則選項來過濾非法訪問;將協(xié)議解析的結(jié)果交由基于OCSVM的異常檢測模型進(jìn)行更深層次的異常行為檢測。重點介紹了用OCSVM算法建立異常檢測模型,僅用一類樣本進(jìn)行訓(xùn)練,以解決異常樣本和正常樣本不平衡的問題。針對列車通信網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,數(shù)據(jù)樣本維度高的問題,采用PCA方法進(jìn)行降維。針對網(wǎng)格搜索法搜索速度慢、準(zhǔn)確率低的問題,利用PSO算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),并通過實驗驗證了該方法的優(yōu)越性。本文最后介紹了入侵檢測系統(tǒng)各個模塊的實現(xiàn)... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

特征提取結(jié)果

訓(xùn)練樣本分類結(jié)果

測試樣本分類結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3484673