一种基于集成学习的列车控制系统入侵检测方法

作者：王浩洋; 李伟; 彭思维; 秦元庆^*

来源：信息网络安全, 2022, 22(05): 46-53.

DOI：10.3969/j.issn.1671-1122.2022.05.006

• 列车控制系统
• 集成学习
• 入侵检测
• 卷积神经网络
• 自适应计算时间

文章提出一种基于集成学习的列车控制系统入侵检测方法，采用随机森林分类器实现一维多尺度卷积网络空间特征提取模型与自适应时间卷积网络时间特征提取模型的融合，降低网络泛化误差，提高入侵检测准确率。基于列车控制系统半实物仿真平台模拟的入侵检测数据集，文章对该方法进行实验评估和对比测试，结果证明，该方法更具优势。

• 单位
  自动化学院; 图像信息处理与智能控制教育部重点实验室; 华中科技大学; 中车株洲电力机车有限公司