【摘 要】
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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
【机 构】
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空军工程大学信息与导航学院,西安 710077
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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.
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