面向高铁信号系统的入侵检测研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 2 高铁信号入侵检测相关技术 | 第16-30页 |
| 2.1 高铁信号系统构成 | 第16-20页 |
| 2.1.1 工业控制系统理论基础 | 第16-18页 |
| 2.1.2 高铁信号系统框架结构 | 第18-20页 |
| 2.2 SVM入侵检测相关技术 | 第20-27页 |
| 2.2.1 入侵检测系统概述 | 第21-22页 |
| 2.2.2 支持向量机理论 | 第22-27页 |
| 2.3 主流优化算法 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 高铁信号入侵检测系统设计 | 第30-40页 |
| 3.1 改进的高铁信号系统架构安全防护 | 第30-34页 |
| 3.1.1 高铁信号系统脆弱性分析 | 第30-31页 |
| 3.1.2 改进的高铁信号系统安全防护架构 | 第31-34页 |
| 3.2 入侵检测系统架构设计 | 第34-36页 |
| 3.3 高铁信号系统的入侵检测部署 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 4 高铁信号入侵检测功能实现 | 第40-61页 |
| 4.1 数据集的构造与处理 | 第40-46页 |
| 4.1.1 基于RSSP-1协议的特征提取 | 第40-44页 |
| 4.1.2 KPCA数据降维 | 第44-46页 |
| 4.2 SVM入侵检测模型生成 | 第46-50页 |
| 4.2.1 SVM核函数的选择 | 第47-48页 |
| 4.2.2 SVM多分类处理 | 第48-50页 |
| 4.3 改进的FOA算法参数优化 | 第50-55页 |
| 4.4 实验仿真及结果分析 | 第55-59页 |
| 4.4.1 数据集预处理 | 第55-57页 |
| 4.4.2 参数优化 | 第57-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 5 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 总结 | 第61页 |
| 5.2 研究展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第66-68页 |
| 学位论文数据集 | 第68页 |
