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基于BiGRU-SVDD的ADS-B异常数据检测模型
引用本文:罗鹏,王布宏,李腾耀. 基于BiGRU-SVDD的ADS-B异常数据检测模型[J]. 航空学报, 2020, 41(10): 323878-323878. DOI: 10.7527/S1000-6893.2020.23878
作者姓名:罗鹏  王布宏  李腾耀
作者单位:空军工程大学 信息与导航学院, 西安 710077
摘    要:广播式自动相关监视(ADS-B)作为新一代空管监视技术,由于采用明文方式广播发送数据,因而存在易遭受网络攻击的安全问题。为了准确检测ADS-B数据攻击行为,在充分考虑时间相关性的基础上,提出了针对ADS-B数据的异常数据检测模型。首先利用双向门控循环单元(BiGRU)神经网络预测ADS-B数据,得到了ADS-B数据预测值。再将预测值和实际值作差,将差值放入支持向量数据描述(SVDD)训练,得到了能检测ADS-B异常数据的超球体分类器。并且,选择了合适的滑动窗口,在保证异常检测准确率的同时,缩短BiGRU神经网络的训练时长。实验结果表明,BiGRU-SVDD模型能检测出随机位置偏移攻击、高度偏差攻击、重放攻击、拒绝服务(DOS)等攻击下的ADS-B异常数据。并且,与其他机器学习和深度学习方法相比,BiGRU-SVDD异常检测模型的准确率更佳,适应性更优。

关 键 词:广播式自动相关监视(ADS-B)  异常检测  神经网络  双向门控循环单元(BiGRU)  支持向量数据描述(SVDD)  
收稿时间:2020-02-17
修稿时间:2020-07-07

ADS-B anomaly data detection model based on BiGRU-SVDD
LUO Peng,WANG Buhong,LI Tengyao. ADS-B anomaly data detection model based on BiGRU-SVDD[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2020, 41(10): 323878-323878. DOI: 10.7527/S1000-6893.2020.23878
Authors:LUO Peng  WANG Buhong  LI Tengyao
Affiliation:School of Information and Navigation, Air Force Engineering University, Xi'an 710077, China
Abstract:
Keywords:
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