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船舶通信网络安全评估模型研究 总被引:1,自引:1,他引:0
随着现代化工业的发展,船舶网络通信系统的复杂程度也逐渐提高,在此背景下,对船舶通信网络的安全评估性能也提出新要求。由于传统的通信网络评估架构难以满足现阶段船舶通信网络发展对数据传输的准确性和安全性的要求。为提高船舶综合安全评价水平,优化其工作性能,对船舶通信网络安全评估体系进行建模,以便更好的对船舶通信网络安全进行评估。首先根据船舶通信网络的特点建立基于神经网络的服务器的安全评估系统,并通过神经网络对船舶通信安全性进行检测,以达到提高安全评估的精确性目标。为了对模型安全评估性能进行验证,设置了仿真实验,实验结果证明,与传统的安全评估系统相比,基于神经网络的船舶通信安全评估系统能够更准确、快速的对网络安全情况进行评估。 相似文献
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针对当前船舶网络信息用户访问传输系统中存在的精度低、速度慢,安全性能较差等问题进行深入研究,为保证舰船网络用户通信访问的安全性,提出基于统计学的船舶信息传输网络用户访问安全性算法。通过对船舶用户网络信息访问和传输安全的机密性、完整性、可用性向量进行分析,构建了网络信息传输安全评估体系。由此生成网络信息安全控制模型并对该模型进行安全性评估,以便实现多用户之间的网络信息访问传输资源共享安全控制,最终实现基于统计学的船舶信息传输网络的安全访问算法。最后对上述设计的有效性进行实验,实验结果表明,基于统计学的船舶信息传输网络用户访问安全性研究能够有效提高舰船网络访问控制的安全性,具有精准度高、评估速度快、安全性强等优势,对日常的大型船舶移动网络信息传输安全防护起到指导作用。 相似文献
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为了解决当前船舶通信网络安全性能分析过程中存在的一些问题,以提高船舶通信网络安全性能分析效果为目标,设计了基于人工智能算法的船舶通信网络安全性能分析方法。首先采用船舶通信网络安全性能分析数据,提取船舶通信网络安全性能分析特征,然后采用支持向量机作为船舶通信网络安全性能分析的建模工具,采用人工智能算法对船舶通信网络安全性能分析特征和支持向量机的参数进行同时优化,最后采用具体实验测试了船舶通信网络安全性能分析效果。结果表明,本文方法可以描述船舶通信网络安全变化特点,可以获得高精度的船舶通信网络安全性能分析结果,加快船舶通信网络安全性能分析速度,解决了当前船舶通信网络安全性能分析方法存在的缺陷,获得比较满意的船舶通信网络安全性能分析效果。 相似文献
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船舶自动化水平的提高要求实现对船舶的实时监控,船舶控制舱室是船舶自动化系统的重要组成部分,对控制舱室进行监控可以准确了解船舶的运行状态,最大程度保障船舶运行安全。本文对异构网络进行了研究,提出了一种基于异构网络的船舶控制舱室远程监测系统,系统使用现场总线技术、以太网、因特网、4G网络等实现控制舱室监控数据的传输和共享,设计了系统的整体架构,系统使用B/S结构,最后对服务器的数据库进行了设计。系统可以实现控制舱室的远程监控,因而具有一定的实际意义。 相似文献
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MSI安全系统在现代航海领域得到越来越广泛的应用,通过无线传感网络或4G移动通信网络采集船舶自动识别系统、海上气象部门等各类数据,对信息实时分析并发送各类告警信息,数据处理的时效性、准确性及完整性是衡量安全系统性能的关键。本文重点分析基于AIS的海上安全系统集成架构,研究其数据处理流程,最后进行了仿真。 相似文献
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结合分析基于CBM的船舶设备健康管理系统及其国内外研究现状,设计了系统实施流程、技术和功能架构;通过开展状态监控技术、综合诊断技术以及健康评估技术的研究,进行综合状态评估,实现船舶设备健康管理。最后,从数据采集、状态评估、性能预测和维修决策支持等方面对实现系统的关键技术进行论述。基于CBM的船舶设备健康管理系统实现了对船舶设备健康状态及趋势的实时知悉,并对使用、维修活动的决策提供了辅助支持功能,从而降低设备维修费用,提高船舶设备使用效能。 相似文献
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在现代海上电力系统中,智能化通信电网技术已经成为未来船舶电力供电系统的发展方向,从而使供电网络与各个船舶电力系统底层节点建立起自动化连接。而物联网系统中的无线传感网络技术,能很好地解决物与物之间的数据采集及通信问题,适应海上智能电网中通信问题。本文在研究无线传感网络及海上智能电网模型的基础上,提出一种基于海上智能通信的物联网体系结构,最后给出整个系统的网络结构模型设计并进行了系统仿真。 相似文献
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船舶网络是一种特殊的移动网络,面临巨大的安全隐患,传统线性船舶网络安全状态评价的偏差大,结果极不科学。为改善船舶网络安全状态评价效果,设计了基于BP神经网络的船舶网络安全状态评价方法。该方法首先分析船舶网络安全状态评价影响因素,采集船舶网络安全状态评价数据,然后将影响因素和船舶网络安全状态评价分别作为BP神经网络的输入和输出,通过BP神经网络学习,对船舶网络安全状态进行评价,最后采用VC编程实现了船舶网络安全状态评价仿真实验,结果显示BP神经网络可以区分各种船舶网络安全状态,评价准确性得到大幅度改善,同时提升了船舶网络安全状态评价效率,可以有效保证船舶网络安全。 相似文献
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基于BP神经网络的船舰目标识别分类 总被引:2,自引:2,他引:0
随着各国在海洋领域竞争的日益激烈,船舰目标自动识别技术正逐渐成为研究热点。本文利用BP神经网络对航空母舰、驱逐舰、护卫舰、客船、集装箱、民用货船6种船只类型进行分类,首先对船舰图像进行中值滤波,去除随机噪声和椒盐噪声,然后利用OTSU法将灰度图像分割成背景和目标两部分,接着对目标区域提取了Hu不变矩、边缘梯度方向直方图、周长-面积比3个特征。为了使边缘梯度方向直方图也具有旋转和尺度不变性,本文提出了一种变换方法:将直方图循环右移,直至其最大值到达直方图最右端。最后利用BP神经网络对船舰图像进行了训练和测试。测试结果表明,本文的分类算法对船舰目标的分类精度达到84%左右,有效实现了常见船舰类型的识别分类。 相似文献
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舰船目标自动识别通常需考虑多个特征,而复杂的特征往往需要适合的分类器与之相适应。本文借助已有的一种可组合多种特征和多种分类器的通用分类器,验证其在舰船识别中的有效性。该通用分类器将多分类问题转化为多个二分类问题,利用多个二分类器对舰船各特征进行独立识别,最后根据投票规则决定目标识别结果。本文以二分类BP网络作为多神经网络分类器的基分类器,对航空母舰、驱逐舰、护卫舰、客船、集装箱、民用货船6种船只类型进行了识别。识别结果表明,由多个二分类BP网组成的多神经网络分类器平均分类精度为89%,该通用分类器在实践中有效。 相似文献