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J-GLOBAL ID：202202275904211846   整理番号：22A0893559

機械学習アルゴリズムとファジィシステムを用いたバリスに基づく知的鉄道輸送システムの安全性とセキュリティの改善【JST・京大機械翻訳】

Improve Safety and Security of Intelligent Railway Transportation System Based on Balise Using Machine Learning Algorithm and Fuzzy System

著者 (2件)： Falahati Abolfazl (Department of Electrical Engineering (DCCS Lab), Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran) ,  Shafiee Ebrahim (Department of Electrical Engineering (DCCS Lab), Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran)
資料名： International Journal of Intelligent Transportation Systems Research  (International Journal of Intelligent Transportation Systems Research)
巻： 20  号： 1  ページ： 117-131  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4475A  ISSN： 1348-8503  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代の鉄道輸送システムの進歩によって,高速鉄道の安全性と信頼性は,適切な知的交通管理システムのために大いに改良した。自動列車制御と運転システムは,列車位置ビーコンと鉄道線路の本質的情報を,Balise無線のような様々なチャネルを通して受信する。しかし,この技術はサイバー物理攻撃に脆弱である。本論文は,物理的 油をもたらすことができるBaliseに関する既存のサイバー攻撃を調査することを目的とする。鉄道インフラストラクチャの限界と制約のために,攻撃と故障検出方法を機械学習に基づいて提案した。また,ファジィ対策システムを開発し,既知および未知のサイバー攻撃に対する列車安全性を改善した。シミュレーション結果は,提案した成功した攻撃検出システムにおいて92%の精度を示した。さらに,少量の偽陽性と偽陰性警報も,提案した方式を用いて明らかにできる。提案方法は,変化鉄道インフラストラクチャを必要としない。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *安全性 ,  *学習 ,  管理システム ,  警報 ,  信頼性 ,  *鉄道 ,  自動列車制御 ,  *鉄道輸送 ,  故障検出 ,  列車 ,  ビーコン ,  インフラストラクチャー ,  *機械学習 ,  サイバー攻撃

著者キーワード (6件)： 列車輸送セキュリティ ,  Machin学習 ,  サイバー攻撃 ,  欧州列車制御システム(ETCS) ,  適応ニューラルファジィ推論システム(ANFIS) ,  サポートベクトルマシン(SVM)

分類 (4件)： 信号,保安  (TC01040Y) ,  安全管理  (KB06000D) ,  輸送と業務  (TC01030N) ,  保線,鉄道防災  (RC07050X)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  アルゴリズム ,  ファジィシステム ,  鉄道輸送 ,  システムの安全性 ,  セキュリティ