系统工程与电子技术

作者：丁建立, 张琪琪, 王静, 霍纬纲

单位：1. 中国民航大学计算机科学与技术学院, 天津 300300；2. 中国民航大学信息安全测评中心, 天津 300300；3. 中国民航大学安全科学与工程学院, 天津 300300

关键词：广播式自动相关监视,异常检测,变分自动编码器,深度学习

基金：国家自然科学基金民航联合基金(U2033205);中国民航大学信息安全测评中心开放基金(ISECCA-202006)

针对现有的异常检测算法无法同时捕捉广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast, ADS-B)报文序列中的长程依赖关系、随机性以及整体性特征的问题, 提出了基于Transformer变分自动编码器(variational autoencoder, VAE)的ADS-B异常检测算法, 以Transformer编码器和解码器作为VAE的推断网络和生成网络来学习ADS-B报文序列的时序分布。由Transformer编码器的自注意力机制建模序列中的长程依赖关系, 生成反映报文序列整体性特征的随机变量, 并采用一个特殊的融合模块融合该随机变量与Transformer解码器的输出以实现报文的重构, 最终通过重构误差来检测异常。实验表明, 所提出的方法在不同攻击场景下, 均优于相关基线算法。

来源：2023年第11期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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