建设网站收费标准,品牌网络推广公司排名,百度搜索风云榜总榜,wordpress首页文章全部显示全文链接#xff1a;https://tecdat.cn/?p43881 原文出处#xff1a;拓端抖音号拓端tecdat 随着物联网#xff08;IoT#xff09;技术在电动汽车充电站#xff08;EVCS#xff09;中的普及#xff0c;充电站不仅成为智能交通的关键节点#xff0c;更因连接电网、用户设…全文链接https://tecdat.cn/?p43881 原文出处拓端抖音号拓端tecdat 随着物联网IoT技术在电动汽车充电站EVCS中的普及充电站不仅成为智能交通的关键节点更因连接电网、用户设备与管理系统成为网络攻击的重点目标。传统入侵检测系统IDS要么难以处理IoT环境的动态数据要么在多类型威胁识别中精度不足这给充电站的安全运营带来极大隐患。
一、引言
本文内容改编自我们团队为某客户提供的IoT安全咨询项目——当时客户面临充电站数据泄露、充电流程被篡改等问题我们通过构建深度学习集成模型成功解决了这些痛点。现在将项目核心技术整理为报告方便相关领域学生与从业者参考。 报告中我们采用Python结合TensorFlow/Keras框架基于Edge-IIoTset真实边缘物联网数据集设计了融合卷积神经网络CNN、长短期记忆网络LSTM与门控循环单元GRU的集成模型CNN负责提取网络流量的空间特征如异常数据包结构LSTMGRU负责捕捉时序特征如多步攻击序列最终实现对“正常行为”与“DDoS、注入攻击、扫描攻击”等多类威胁的精准识别。测试显示模型在二分类任务中准确率达100%15类细分威胁识别中准确率仍保持96.90%完全满足实际应用需求。 完整项目代码和数据文件已分享在交流社群阅读原文进群和600行业人士共同交流和成长。 二、IoT电动汽车充电站的安全挑战与入侵检测需求
1. IoT电动汽车充电站的特殊性
IoT技术让充电站实现了“车-站-网”联动如图1图中清晰展示了可再生能源、电网、IoT设备与待充电车辆之间的互联关系每一条连接都代表实时数据交互——这些交互是充电站高效运行的核心但也放大了安全风险。与普通IoT系统相比充电站的IoT架构有三个关键差异
实时性要求高充电过程中数据延迟可能导致设备故障甚至引发安全事故因此IDS必须低延迟多系统融合同时连接能源系统电网、光伏、IT系统用户数据、支付和OT系统充电设备控制任何一个系统被攻击都会影响整体运营协议特殊采用Open Charge Point ProtocolOCPP专用协议传统IDS难以解析这类协议的异常流量。 2. 主要网络威胁类型
实际应用中充电站面临的威胁主要有四类
充电流程篡改攻击者修改充电参数导致电池过充损坏或设备过载数据拦截窃取用户支付信息、车辆电池数据等敏感内容电网联动攻击通过篡改充电站与电网的通信数据影响区域电网稳定恶意软件入侵植入后门程序长期控制充电设备。
三、CNN-LSTM-GRU集成模型设计与实现
1. 模型核心思路
传统单一模型存在短板CNN擅长空间特征提取但无法处理时序数据LSTM/GRU能捕捉时序关系但对空间特征敏感度过低。我们的集成模型通过“空间特征提取→时序特征分析→联合分类”的流程实现优势互补模型架构如图2。 为了让大家更清楚各组件的作用这里补充三个关键结构的示意图
CNN空间特征提取图3通过卷积滤波器滑动扫描网络流量数据捕捉如“异常数据包长度”“协议字段异常值”等空间特征这些特征是区分正常流量与攻击流量的基础。LSTM时序记忆机制图4通过“记忆单元”和“门控结构”输入门、遗忘门、输出门记住长序列中的关键信息——比如DDoS攻击中“连续多数据包请求频率异常”这类跨时间步的特征避免传统RNN的“梯度消失”问题。GRU简化门控机制图5将LSTM的“输入门”和“遗忘门”合并为“更新门”在保证时序特征捕捉能力的同时减少参数数量提升模型运行效率——这对充电站边缘设备的算力适配至关重要。
2. 关键步骤与代码实现
1数据预处理
包含10类IoT设备的真实流量数据涵盖14种攻击类型如DDoS_UDP、SQL注入、端口扫描等。预处理需解决“分类变量数值化”“特征冗余”“数据分布不均”三个问题代码如下
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder, StandardScaler
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 1. 读取数据集实际应用中需替换为本地数据集路径
data pd.read_csv(Edge-IIoT.csv)
# 2. 分类变量处理先标签编码字符串转数值再独热编码避免序数偏差
label_encoder LabelEncoder()
# 对OCPP协议类型、HTTP方法、MQTT主题等分类列进行编码
data[ocpp_proto_code] label_encoder.fit_transform(data[ocpp_protocol])
data[http_method_code] label_encoder.fit_transform(data[http_method])
data[mqtt_topic_code] label_encoder.fit_transform(data[mqtt_topic])
# 独热编码处理多类别特征避免模型误判“类别顺序”
onehot_encoder OneHotEncoder(sparseFalse, dropfirst) # dropfirst避免多重共线性
encoded_cols onehot_encoder.fit_transform(data[[ocpp_proto_code, http_method_code, mqtt_topic_code]])
encoded_df pd.DataFrame(encoded_cols, columns[proto_1, proto_2, http_1, http_2, mqtt_1])
data pd.concat([data, encoded_df], axis1)
2模型构建与训练
模型输入需调整为Conv1D要求的“样本数时间步长特征数”格式再依次叠加CNN、LSTM、GRU层代码如下 # 2. 构建集成模型
model Sequential(nameEVCS_IoT_IDS_Model)
# CNN模块提取空间特征如异常数据包结构、协议字段异常
model.add(Conv1D(filters64, kernel_size3, activationrelu, input_shapeinput_shape, nameConv1))
model.add(MaxPooling1D(pool_size2, namePool1)) # 降维保留关键特征减少计算量
model.add(Conv1D(filters32, kernel_size3, activationrelu, nameConv2))
model.add(MaxPooling1D(pool_size2, namePool2))
# LSTMGRU模块提取时序特征如多步攻击的流量序列变化
model.add(LSTM(units64, return_sequencesTrue, nameLSTM_Layer)) # return_sequencesTrue输出序列给后续GRU
model.add(GRU(units32, nameGRU_Layer)) # 简化门控提升效率捕捉近期时序特征
# 分类模块输出威胁类型概率
model.add(Flatten(nameFlatten_Layer)) # 展平特征图连接全连接层
model.add(Dense(units64, activationrelu, nameDense1))
model.add(Dropout(rate0.3, nameDropout_Layer)) # 随机失活30%神经元防止过拟合
model.add(Dense(units15, activationsoftmax, nameOutput_Layer)) # 15类分类1正常14攻击
四、模型应用测试结果
我们从“二分类正常/攻击”“六分类正常5大类攻击”“十五分类正常14小类攻击”三个维度测试模型所有测试均基于数据的真实流量数据确保结果贴合实际应用场景。
1. 二分类测试结果正常/攻击
二分类任务的目标是快速区分“正常流量”与“任意攻击流量”适合充电站的实时初步预警。模型仅训练6轮就达到稳定性能测试损失接近0准确率100%表1。
性能指标二分类结果测试损失0.0000测试准确率%100训练时间秒1885.46测试时间秒42.53
从准确率与损失曲线图6可见训练轮次增加后训练集与验证集的准确率始终保持100%损失快速降至0说明模型无过拟合且学习效率高。 混淆矩阵图7和归一化混淆矩阵图8进一步验证了模型的完美分类能力所有“正常流量”279,968条和“攻击流量”109,122条均被正确识别无任何误判——这意味着模型能100%拦截攻击且不会产生“正常流量被误判为攻击”的 false alarm误报避免影响充电站正常运营。 相关文章 CNN-LSTM、GRU、XGBoost、LightGBM风电健康诊断、故障与中国银行股票预测应用实例
原文链接https://tecdat.cn/?p41907 2. 六分类测试结果正常5大类攻击
六分类任务将攻击分为“DDoS、注入攻击、扫描攻击、恶意软件、MITM中间人攻击”5大类需要模型区分不同攻击的核心特征。测试结果显示模型准确率达97.44%测试损失0.0532表2。
性能指标六分类结果测试损失0.0532测试准确率%97.44训练时间秒14803.63测试时间秒42.20
准确率与损失曲线图9显示模型在50轮训练后收敛验证集准确率稳定在97%左右无明显波动说明模型对大类攻击的分类能力稳定。 从分类报告看“正常流量”“DDoS”“MITM”的精确率、召回率、F1值均为1.00或接近1.00而“注入攻击”精确率0.72和“恶意软件”召回率0.62存在少量误判——这是因为部分“注入攻击”的数据包特征与正常HTTP请求相似部分“恶意软件”的流量签名较隐蔽。混淆矩阵图10和归一化混淆矩阵图11进一步显示误判主要集中在“注入攻击”与“正常流量”、“恶意软件”与“扫描攻击”之间但整体误判比例低于3%不影响实际使用。 3. 十五分类测试结果正常14小类攻击
十五分类任务是最精细的测试需区分“正常流量”和14种具体攻击如DDoS_UDP、SQL注入、端口扫描、勒索软件等。测试结果显示模型准确率仍达96.90%测试损失0.0632表3仅比六分类低0.54个百分点表现远超传统模型。
性能指标十五分类结果测试损失0.0632测试准确率%96.90训练时间秒14719.47测试时间秒40.65
准确率与损失曲线图12显示模型在50轮训练后收敛训练集与验证集准确率差距小说明模型对细分类别的学习能力强无过拟合。 分类报告显示“正常流量”“DDoS_UDP”“DDoS_ICMP”“MITM”的精确率和召回率均为1.00而“SQL注入”精确率0.62、“XSS攻击”精确率0.64、“指纹识别攻击”召回率0.27的表现相对较弱——这是因为这些攻击的流量特征更细微如SQL注入的恶意语句被加密、XSS攻击的脚本片段短。混淆矩阵图13和归一化混淆矩阵图14显示主要误判集中在“密码攻击”与“后门程序”、“指纹识别”与“端口扫描”之间但整体正确分类比例仍达96.9%满足充电站对细分类别攻击的识别需求。 4. 与传统模型的对比优势
我们将本模型与近年主流IDS模型对比表4可见在多分类任务中本模型优势明显
十五分类准确率96.90%比DNN94.67%高2.23个百分点比RNN90.22%高6.68个百分点六分类准确率97.44%仅比“CNN-LSTM”98.69%低1.25个百分点但计算效率更高训练时间缩短约8%二分类准确率与“CNN-LSTM”“VGG-16”持平100%但模型参数更少更适合边缘设备部署。
模型名称年份二分类准确率%六分类准确率%十五分类准确率%DNN202299.9996.0194.67Inception Time2022--94.94CNN-LSTM202210098.69-VGG-162023100-94.86RNN202310092.5390.22CNN-LSTM-GRU202310097.4496.90
五、结论与展望
本文提出的CNN-LSTM-GRU集成模型通过“CNN空间特征提取LSTM-GRU时序特征捕捉”的融合架构解决了IoT电动汽车充电站IDS的“低延迟”“多威胁识别”“边缘设备适配”三大核心问题。基于Edge-IIoTset真实数据集的测试证明模型在二分类、六分类、十五分类任务中均保持高准确率且计算效率优于多数传统模型可直接部署到充电站的边缘设备中为实际运营提供安全保障。 未来我们将从两个方向优化模型一是适配加密流量场景如HTTPS协议下的威胁识别通过提取TLS握手阶段的特征解决“加密流量不可见”的问题二是模型压缩如量化、剪枝进一步降低对边缘设备的算力要求让模型能在低配置IoT设备上运行。 希望本文能为相关领域学生提供清晰的技术思路——从数据预处理到模型构建的每一步都有实际代码和图表支撑便于理解和复现同时也为企业IoT安全建设提供参考帮助更多新能源企业解决充电站的网络安全痛点。
