使用BO-LightGBM方法对基于GNSS的列车定位进行伪造攻击识别
Jiaqi Bi1, Jiang Liu1,2, Baigen Cai1
1School of Automation and Intelligence, Beijing Jiaotong University, Beijing, China.
本研究引入了一种用于检测全球导航卫星系统 (GNSS) 在火车定位系统 (TPS) 中的伪造攻击的新方法. 开发的贝叶斯优化-LightGBM模型有效地识别了伪造,提高了火车的安全性和运营完整性.
科学领域:
- *专注于网络安全和强大的定位系统,用于智能运输.
- * 集成机器学习,用于关键基础设施的实时威胁检测.
背景情况:
- *可靠的列车定位对于操作控制至关重要,全球导航卫星系统 (GNSS) 是一个关键技术.
- *GNSS伪造攻击对火车定位系统 (TPS) 的可靠性构成重大威胁.
- *现有的研究往往忽视了GNSS支持的TPS中伪造攻击的影响和识别.
研究的目的:
- * 开发一种有效的伪造识别解决方案,用于列车定位系统中的主动安全保护.
- *通过考虑GNSS伪造攻击的影响和识别来弥补当前研究的差距.
- * 提高基于GNSS的列车定位的可靠性.
主要方法:
- *设计了新的功能,包括GNSS观测指标和公里计启用参数,以反映伪造效应.
- * 提出了一个贝叶斯优化-光梯度增强机器 (BO-LightGBM) 用于伪造识别.
- *使用专门的GNSS伪造测试平台和SimSAFE工具在各种攻击模式中收集数据.
主要成果:
- *BO-LightGBM模型在识别GNSS伪造攻击方面表现出卓越的性能.
- * 拟议的解决方案显示了适应不同伪造攻击场景的适应性.
- *比较分析证实了该模型对现有的最先进战略的优势.
结论:
- *开发的BO-LightGBM方法为检测TPS中的GNSS伪造提供了一种有效的手段.
- * 该方法为列车导航中的主动安全保护提供了强大的解决方案.
- * 这项研究有助于提高依赖GNSS的运输系统的可靠性和安全性.
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