基于变分自编码器的MVB网络异常检测方法

• 作者: 杨岳毅 王立德 陈煌 王冲
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: MVB网络 异常检测 变分自编码器 核密度估计
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 铁道通信信号、信息化
• 页码范围: 71-78
• 页数: 8页
• 分类号: U285.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2022.01.010

摘要

多功能车辆总线(MVB)用于列车通信网络中各功能设备间的信息传输,其网络异常将严重影响列车运行安全.在对MVB网络常见故障分析的基础上,提出一种基于变分自编码器(VAE)的MVB网络异常检测方法,直接将采集到的MVB信号物理波形作为模型输入,选取VAE重构误差作为MVB网络异常检测依据.为了有效解决实际应用中带标记异常数据不足的问题,VAE采用半监督学习方式,在训练阶段只需要正常数据.根据MVB网络正常数据的重构误差,设计MVB网络节点健康指标,并采用核密度估计方法自动确定异常检测阈值,而不依赖于专家经验.实验结果表明,该方法能够有效处理高维度数据和学习MVB信号物理波形内在特征,相比于传统方法具有更好的网络异常检测表现.