CN108040073A - 信息物理交通系统中基于深度学习的恶意攻击检测方法 - Google Patents

信息物理交通系统中基于深度学习的恶意攻击检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种信息物理交通系统中基于深度学习的恶意攻击检测方法。本发明将交通信息物理系统的行为数据中恶意数据流和正常数据流进行特征提取后，对原始特征数据进行清洗和编码。然后对特征数据进行选择得到关键特征，并对关键特征数据进行学习，建立深度学习模型。最后，将需要识别的未知行为数据输入到深度学习模型中，识别该数据是否为恶意数据，从而实现恶意攻击的检测。本发明使用深度学习方法对交通信息物理系统中的程序行为进行特征提取和学习，并根据学习结果检测恶意攻击，有效识别出交通信息物理系统中的恶意攻击。能够克服传统识别方法准确性不高和无法识别未知恶意攻击的问题,实现对交通信息物理系统中的恶意攻击进行识别区分。

Description

信息物理交通系统中基于深度学习的恶意攻击检测方法
技术领域
本发明属于信息物理交通系统检测技术领域，涉及一种信息物理交通系统中基于深度学习的恶意攻击检测方法。
背景技术
交通信息物理系统(TCPS)作为信息物理系统(CPS)在交通领域的具体应用，是下一代智能交通系统(ITS)发展的关键技术。在交通信息物理系统中，移动车辆和交通传感器通过无线通信媒体将交通状况信息传送给交通控制器。由于无线通信的开放属性，使得它极其容易受到安全攻击的威胁，比如窃听攻击和篡改攻击等等，进而导致严重的交通事故，对人身财产造成巨大损失。一些高级的攻击甚至可以根据信息传输的特点调整策略从而对无线通信产生最大化的负面影响。目前能有效检测恶意攻击的手段还不多，大多还是依赖于TCPS中的网络协议特征来进行检测，并不关注数据本身，这种方法难以发现新出现的恶意行为类型，然而恶意行为的伪装性和复杂度在逐渐增强，有些甚至会变种，就更难发现了。
发明内容
本发明的目的就是提供一种信息物理交通系统中基于深度学习的恶意攻击检测方法。
本发明包括如下步骤：
步骤一、对交通信息物理系统中的数据流进行特征提取：采集交通信息物理系统中的恶意数据流和正常数据流，整理为通用网络帧格式，去除报头、报尾、校验位、标志位等无关特征，提取请求/应答和数据等和恶意攻击相关的特征，并根据帧构成按字节划分特征，作为原始特征数据；
步骤二、对步骤一中的原始特征数据进行清洗和编码：对步骤一中的原始特征数据进行清洗，去除一些无意义数据和处理缺失数据；使用独热编码(One-Hot Encoding)将清洗之后的特征数据编码为分类值，构建得特征向量表。
步骤三、对步骤二中得到的特征数据进行选择得到关键特征：使用随机森林模型中的特征重要属性(Feature Importance)来进行特征选择，筛选出区分恶意攻击行为和正常行为的关键特征；将筛选后的关键特征分为带标签数据和不带标签数据，作为模型的训练数据。
步骤四、对步骤三中得到的关键特征数据进行学习，建立深度学习模型：
4.1无监督的限制玻尔兹曼机(RBM)预训练过程：根据RBM层数，神经元个数等参数初始化RBM层；输入步骤三中得到的无标签特征数据到RBM中；单独逐层地无监督训练每一层的RBM，在当前RBM层充分训练后，将该层的输出作为下一层RBM的输入，再训练下一层RBM网络，直至所有训练数据得到了充分的学习；
无监督训练过程具体如下：先无监督地对特征向量进行CD-k取样，并更新RBM参数；使用均方误差(MSE)评估RBM训练误差；使用梯度下降算法(SGD)算法迭代多次，直到RBM训练满足条件或训练周期结束。
4.2监督的反向传播(BP)算法微调过程：将最后一层RBM的输出作为BP微调网络的输入；输入步骤三中得到的带标签数据，并用反向传播(Back Propagation)算法对模型进行微调，通过BP网络的反馈机制反向调整整个网络的权值，直至得到最优模型。
具体如下：BP算法对隐藏层进行计算，计算得各层输出；使用Softmax层作为输出层，并使用交叉熵(Cross-Entropy)作为代价函数，来对算法的误差进行计算；若有误差，将误差反向由输出层向输入层传播，并对神经元权值进行调整；使用梯度下降算法(SGD)算法迭代多次，直到总误差满足要求或训练周期结束。
步骤五、输入需要识别的未知行为数据到步骤四中已训练好的深度学习模型中进行特征识别，最后通过输出层的Softmax分类器将模型的输出映射到0～1区间内，得到各类的概率，取最大概率的类别来判断是恶意还是正常样本，若预测的恶意样本数大于1则说明该未知数据中存在着恶意攻击行为；识别得的恶意样本数越大则说明本交通信息物理系统中受到了恶意攻击的可能性越高。
本发明使用深度学习方法对交通信息物理系统中的程序行为进行特征提取和学习，并根据学习结果检测恶意攻击，能有效地识别出交通信息物理系统中的恶意攻击。从而减少因无线通信的开放属性而易受到安全攻击的威胁的可能。可以准确地识别出恶意软件，并且能识别出未知的恶意攻击，达到发现和预防恶意攻击的效果。此外，交通信息物理系统中有着海量的信息，而深度学习很适合挖掘数据量大的数据，增加数据集的数据量能进一步提高本模型的性能，而一般机器学习算法则没有能通过增大数据量明显提升算法结果的优势。针对数据本身,能够克服传统识别方法准确性不高和无法识别未知恶意攻击的问题,实现对交通信息物理系统中的恶意攻击进行识别区分。
附图说明
图1为本发明的整体流程框图；
图2为实施例中本发明所述方法与常规四种算法的精度对比图。
具体实施方式
如图1所示，一种信息物理交通系统中基于深度学习的恶意攻击检测方法，包括如下步骤：
步骤一、对交通信息物理系统中的数据流进行特征提取：采集交通信息物理系统中的恶意数据流和正常数据流，整理为通用网络帧格式，提取恶意攻击相关特征，并根据帧构成按字节划分特征，作为原始特征数据；
本实施例中，总使用了1000个数据，恶意数据和正常数据各500个。500是在车辆正常状态下从CAN总线中采集的数据流，另外500个是在DoS攻击、Fuzzy攻击和Spoofing攻击情况下从CAN总线中采集的数据流，然后将采集到的数据流整理为通用CAN报文格式，去除帧头、帧尾、校验位、仲裁位等无关数据，提取和恶意攻击有关的远程帧和数据帧为远程和数据帧作为特征，并以每字节为单位划分特征；得到原始特征数据。
步骤二、对步骤一中的CAN总线行为原始特征数据进行清洗和编码：
对CAN总线行为原始特征数据进行清洗，去除一些无意义数据，对空帧进行处理；使用独热编码(One-Hot Encoding)将将清洗之后的CAN总线行为特征数据编码为分类值，构建为特征向量表；
步骤三、对步骤二中得到的CAN总线行为特征数据进行选择得到关键特征。使用随机森林模型中的特征重要属性(Feature Importance)来进行特征选择，筛选出区分恶意攻击行为和正常行为的关键帧数据特征；将筛选后的关键CAN总线行为特征分为带标签数据和不带标签数据，作为模型的训练数据。
步骤四、对步骤三中得到的关键特征数据进行学习，建立深度学习模型：
4.1无监督的限制玻尔兹曼机(RBM)预训练过程：初始化RBM，本实例中使用了两层RBM，每层512个神经元；输入步骤三中得到的无标签CAN总线行为特征数据到RBM中；单独逐层地无监督训练每一层的RBM，在当前RBM层充分训练后，将该层的输出作为下一层RBM的输入，再训练下一层RBM网络，直至所有训练CAN总线行为特征数据得到了充分的学习。
无监督训练过程具体如下：先无监督地对特征向量进行CD-k取样，并更新RBM参数；使用均方误差(MSE)评估RBM训练误差；使用梯度下降算法(SGD)算法迭代多次，直到RBM训练满足条件或训练周期结束。
4.2监督的反向传播(BP)算法微调过程：将最后一层RBM的输出作为BP微调网络的输入；输入步骤三中得到的带标签的CAN总线行为数据，并用反向传播(Back Propagation)算法对模型进行微调，通过BP网络的反馈机制反向调整整个网络的权值，直至得到最优的CAN总线行为模型。
具体如下：BP算法对隐藏层进行计算，计算得各层输出；使用交叉熵(Cross-Entropy)作为BP算法的代价函数，来对算法的误差进行计算；若有误差，将误差反向由输出层向输入层传播，并对神经元权值进行调整；使用梯度下降算法(SGD)算法迭代多次，直到总误差满足要求或训练周期结束；实现RBM重构。
步骤五、输入需要识别的未知CAN总线行为数据到步骤四中已训练好的深度学习模型中进行特征识别，最后通过输出层的Softmax分类器将模型的输出映射到(0,1)区间内，得到每一帧数据流为恶意行为和正常行为的概率，取最大概率的类别来判断是恶意还是正常样本，若预测的恶意样本数大于1则说明该未知CAN总线数据中存在着恶意攻击行为，识别得的恶意样本数越大则说明该CAN总线受到了恶意攻击的可能性越高。
如图2所示，为了验证本方法的有效性，用10个不同数据量的CAN总线行为数据集和4个常规机器学习算法：决策树、支持向量机、随机森林和Softmax回归算法进行了多次的对比实验，发现本发明的基于深度学习的模型比Softmax回归算法高出了12.61％的精度，比决策树算法高出了5.76％的精度，比支持向量机算法高出了3.20％的精度，比随机森林算法高出了2.61％的精度，总体来说准确率平均提高了6％，说明本发明的基于深度学习的恶意攻击检测方法比一般机器学习更准确高效。

Claims (1)

1.信息物理交通系统中基于深度学习的恶意攻击检测方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一、对交通信息物理系统中的数据流进行特征提取：采集交通信息物理系统中的恶意数据流和正常数据流，整理为通用网络帧格式，去除无关数据，提取和恶意攻击相关的特征，并根据帧构成按字节划分特征，作为原始特征数据；
步骤二、对步骤一中的特征数据进行清洗和编码：对步骤一中的原始特征数据进行清洗，去除一些无意义数据和处理缺失数据；使用独热编码将清洗之后的特征数据编码为分类值，构建得特征向量表；
步骤三、对步骤二中得到的特征数据进行选择得到关键特征：使用随机森林模型中的特征重要属性来进行特征选择，筛选出区分恶意攻击行为和正常行为的关键特征；将筛选后的关键特征分为带标签数据和不带标签数据，作为模型的训练数据；
步骤四、对步骤三中得到的关键特征数据进行学习，建立深度学习模型：
4.1无监督的限制玻尔兹曼机预训练过程，RBM预训练过程：根据RBM层数，神经元个数等参数初始化RBM层；输入步骤三中得到的无标签特征数据到RBM中；单独逐层地无监督训练每一层的RBM，在当前RBM层充分训练后，将该层的输出作为下一层RBM的输入，再训练下一层RBM网络，直至所有训练数据得到了充分的学习；
无监督训练过程具体如下：先无监督地对特征向量进行CD-k取样，并更新RBM参数；使用均方误差评估RBM训练误差；使用梯度下降算法算法迭代多次，直到RBM训练满足条件或训练周期结束；
4.2监督的反向传播算法微调过程，BP微调过程：将最后一层RBM的输出作为BP微调网络的输入；输入步骤三中得到的带标签数据，并用反向传播BP算法对模型进行微调，通过BP网络的反馈机制反向调整整个网络的权值，直至得到最优模型；
具体如下：BP算法对隐藏层进行计算，计算得各层输出；使用Softmax层作为输出层，并使用交叉熵(Cross-Entropy)作为代价函数，来对算法的误差进行计算；若有误差，将误差反向由输出层向输入层传播，并对神经元权值进行调整；使用梯度下降算法(SGD)算法迭代多次，直到总误差满足要求或训练周期结束；
步骤五、输入需要识别的未知行为数据到步骤四中已训练好的深度学习模型中进行特征识别，最后通过输出层的Softmax分类器将模型的输出映射到0～1区间内，得到各类的概率，取最大概率的类别来判断是恶意还是正常样本，若预测的恶意样本数大于1则说明该未知数据中存在着恶意攻击行为。
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