基于通信的列車運(yùn)行控制(Communication based Train Control,CBTC)系統(tǒng)通過(guò)車地間雙向、連續(xù)、大容量通信實(shí)現(xiàn)對(duì)列車的精準(zhǔn)閉環(huán)控制�，F(xiàn)有CBTC系統(tǒng)車地通信主要采用基于IEEE 802.11標(biāo)準(zhǔn)的無(wú)線局域網(wǎng)(Wireless Local Area Network,WLAN)技術(shù)。WLAN設(shè)備工作在開(kāi)放ISM(Industrial Scientific Medical)頻段,加之IEEE 802.11的設(shè)計(jì)缺陷,使CBTC系統(tǒng)面臨嚴(yán)峻的信息安全威脅。入侵檢測(cè)技術(shù)能及時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的攻擊行為,為信息安全防御策略的制定提供重要依據(jù)。由于CBTC系統(tǒng)車地?zé)o線網(wǎng)絡(luò)的特殊性,現(xiàn)有入侵檢測(cè)技術(shù)并不完全適用。本文重點(diǎn)研究基于WLAN的CBTC系統(tǒng)車地?zé)o線入侵檢測(cè)方法。針對(duì)車地?zé)o線網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),從物理層和介質(zhì)訪問(wèn)控制(Medium Access Control,MAC)層的特征開(kāi)展研究,設(shè)計(jì)入侵檢測(cè)器,并融合兩層的檢測(cè)結(jié)果,進(jìn)一步提升檢測(cè)器的整體性能。本文分別提出了基于離散小波分析的物理層檢測(cè)方法、基于隨機(jī)森林的MAC層檢測(cè)方法和物理層與MAC層融合的檢測(cè)方法,并搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境...

【文章頁(yè)數(shù)】：118 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 CBTC系統(tǒng)及車地?zé)o線網(wǎng)絡(luò)介紹
        1.1.2 CBTC系統(tǒng)面臨的信息安全風(fēng)險(xiǎn)
        1.1.3 車地?zé)o線網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)研究的重要性
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 軌道交通入侵檢測(cè)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文組織架構(gòu)
    1.4 本章小結(jié)
2 CBTC車地?zé)o線網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)
    2.1 CBTC車地?zé)o線網(wǎng)絡(luò)
        2.1.1 WLAN技術(shù)基礎(chǔ)
        2.1.2 基于WLAN的CBTC車地?zé)o線網(wǎng)絡(luò)
        2.1.3 車地?zé)o線網(wǎng)絡(luò)攻擊場(chǎng)景
    2.2 車地?zé)o線網(wǎng)絡(luò)攻擊及原理分析
        2.2.1 射頻干擾攻擊
        2.2.2 管理幀攻擊
        2.2.3 控制幀攻擊
        2.2.4 MITM中間人攻擊
    2.3 車地?zé)o線網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方案
        2.3.1 入侵檢測(cè)基本流程與要求
        2.3.2 車地?zé)o線網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方案
    2.4 本章小結(jié)
3 基于離散小波分析的物理層入侵檢測(cè)方法
    3.1 檢測(cè)特征RSS分析
        3.1.1 車地?zé)o線網(wǎng)絡(luò)信道環(huán)境
        3.1.2 RSS數(shù)據(jù)獲取
        3.1.3 RSS數(shù)據(jù)分析
        3.1.4 RSS時(shí)間序列
    3.2 RSS時(shí)間序列離散小波分析
        3.2.1 離散小波分析原理
        3.2.2 離散小波的分解與重構(gòu)
        3.2.3 RSS時(shí)間序列的離散小波分析
    3.3 檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        3.3.1 檢測(cè)算法研究
        3.3.2 檢測(cè)流程設(shè)計(jì)
    3.4 本章小結(jié)
4 基于隨機(jī)森林的MAC層入侵檢測(cè)方法
    4.1 車地?zé)o線網(wǎng)絡(luò)MAC層數(shù)據(jù)集構(gòu)造
        4.1.1 一般入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集
        4.1.2 車地?zé)o線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集
    4.2 隨機(jī)森林原理分析
        4.2.1 決策樹(shù)原理
        4.2.2 隨機(jī)森林原理
    4.3 車地?zé)o線網(wǎng)絡(luò)MAC層入侵檢測(cè)模型
        4.3.1 連續(xù)特征離散化方法
        4.3.2 隨機(jī)森林參數(shù)分析
        4.3.3 MAC層入侵檢測(cè)模型
    4.4 本章小結(jié)
5 入侵檢測(cè)方法驗(yàn)證與結(jié)果分析
    5.1 車地?zé)o線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集
        5.1.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建
        5.1.2 車地?zé)o線網(wǎng)絡(luò)攻擊模擬
        5.1.3 數(shù)據(jù)收集與處理
    5.2 入侵檢測(cè)方法驗(yàn)證與結(jié)果分析
        5.2.1 入侵檢測(cè)性能評(píng)估指標(biāo)
        5.2.2 物理層入侵檢測(cè)方法驗(yàn)證
        5.2.3 MAC層入侵檢測(cè)方法驗(yàn)證
    5.3 入侵檢測(cè)整體性能分析
        5.3.1 物理層與MAC層融合方法
        5.3.2 入侵檢測(cè)整體性能分析
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 未來(lái)展望
參考文獻(xiàn)
圖索引
表索引
作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集



本文編號(hào)：3834677