舰船通信网络多节点数据安全态势预测技术研究

传统的预测技术在预测舰船通信网络多节点数据安全态势时,准确率很低。针对这一问题,研究一种新的舰船通信网络多节点数据安全态势预测技术。该技术分为安全态势分析、安全态势感知、安全态势预测、安全态势评估4步,给出了舰船通信网络多节点数据安全态势感知模型和安全态势预测模型,安全态势感知模型由设置层、存储层和感知层组成,通过DS证据理论建立安全态势预测模型。与传统预测技术进行了实验对比,结果表明,给出的预测技术预测准确率高,发展空间大。     

物联网技术在舰船网络安全监测预警中的应用

为了提升网络通信的安全性,提出基于物联网技术的舰船网络安全监测预警方法。感知层利用传感器采集舰船网络设备数据;传输层中数据传输单元依据传输控制协议,封装打包各传感器采集的舰船网络数据,并传输至融合层;融合层中数据融合单元,利用加权融合算法,融合各传感器采集的网络数据;应用层中网络安全监测单元,利用集对分析算法,结合融合后的网络数据,计算舰船网络安全态势值,监测舰船网络的安全态势;利用网络安全预警单元对比分析安全态势值与设置阈值,当安全态势值低于设置阈值,则发出警报,实现舰船网络安全预警。实验证明,该方法可有效融合舰船网络设备相关数据,精准监测舰船网络的安全态势,完成网络安全监测预警。     

基于5G技术的舰船通信网络系统构建

在5G通信网络下,现有舰船4G通信网络无法支持5G技术的毫米波传输,无法建立有效连接。为此,提出基于5G技术的舰船通信网络系统构建。首先,重新设计5G通信框架,在框架基础上设计5G通信硬件;结合毫米波传输特征,对数据映射过程中的感知层系数进行优化;同时,引入基于5G技术的MIMO传输方案,保证通信网络系统的稳定性。实验结果表明,设计系统能够支撑5G标准下多模数据传输标准,且传输稳定性满足实际应用标准。     

船舶光纤通信系统的安全态势预测模型

为确保光纤通信系统稳定运行,设计舰船光纤通信系统的安全态势预测模型,以提升安全态势预测效果。离散化处理连续型舰船通信系统数据,组建离散型观测样本集合;通过隐马尔可夫模型,依据离散型观测样本集合,建立安全态势预测模型;利用Baum-Welch学习算法,确定安全态势预测模型参数;通过Viterbi算法,计算威胁维指数、运行维指数、脆弱维指数的概率向量;以转置矩阵与概率向量相乘的方式,得到安全态势预测结果。实验证明：该模型可有效离散化连续型数据,并确定安全态势预测模型参数;该模型可精准预测舰船光纤通信系统的安全态势。     

多数据源舰船通信网络节点安全态势评估研究

传统舰船通信网络节点安全性评估准确率较低,对此提出新型多数据源的舰船通信网络节点安全态势评估方法。引入节点易损性容忍概念,计算当前舰船网络节点的最大易损性容忍率,判断通信节点易损类型,对当前舰船所使用的3类通信网络节点拓扑结构分别进行节点安全态势分析,根据计算结果评估当前状态,实现通信网络节点安全态势的整体评估。实验数据表明,提出的多数据源舰船通信网络节点安全评估较传统评估方法相比,节点传输安全性指标评估准确率提高15%,节点路径契合率指标评估准确率提高22%,可以有效提高节点评估准确度。     

5G环境下舰船载波通信网络信息传输延时补偿算法

舰船载波通信网络存在多个传输链路,相同载波通信间在延时补偿时容易产生互扰,导致最终的补偿差值过大。针对这一问题,在5G环境下,设计一种舰船载波通信网络信息传输延时补偿算法。首先将载波通信传输过程模拟为一个空间单元,并利用5G技术获取舰船载波信息,再采用离散时间模型描述舰船载波通信,从而判断通信网络信息延时状态。基于此,采用一阶换算处理方法计算时延载波信号误差,从而建立链路模块化补偿算法。实验结果表明:本研究设计的补偿算法的补偿差值最小。     

5G通信技术对舰船通信质量的影响研究

舰船通信系统是舰船安全航行和通信交流的基础系统,在传统的通信系统中易发生数据传输丢包、响应时间过长的问题,降低舰船通信的稳定性。在5G通信技术的支撑下,将其应用到舰船通信系统构建中,能够有效弥补传统通信系统的缺陷,提升通信质量和功能。本文分析5G通信技术在舰船通信领域的应用前景,提出了基于5G通信技术的舰船无线通信系统设计方案,通过仿真实验证实5G通信技术能够大幅度提升舰船通信质量,促进舰船通信系统保持超低时延的技术优势。     

舰船通信网络的路由安全研究

路由是保证舰船通信网络数据成功传输的重要路径,当前舰船通信网络路由受到多种类型行为攻击,舰船通信网络路由极不安全,为了保证舰船通信网络路由安全,提高舰船通信网络数据传输成功率,设计了基于攻击频率的舰船通信网络路由安全评估模型。首先研究当前舰船通信网络路由安全评估模型的工作思想,分析舰船通信网络路由安全评估误差大的原因,然后采集舰船通信网络路由攻击频率数据,利用最小二乘支持向量机根据舰船通信网络路由攻击频率数据得到舰船通信网络路由安全评估结果,最后在Matlab 2016仿真环境进行了舰船通信网络路由安全评估实验,本文模型的舰船通信网络路由安全评估误差小,克服了当前其它模型存在的局限性,而且舰船通信网络路由安全评估效果优于当前其它模型,可以有效保证舰船通信网络通信安全。     

基于协同过滤的舰船通信网络告警数据多维度分析方法

面对当前舰船通信网络多维度告警数据,传统分析方法已经无法满足实际需求,导致虚警率过高,浪费了大量资源。为此,提出一种基于协同过滤的舰船通信网络告警数据多维度分析方法。该方法主要分为3部分,首先利用基于XML的集成技术采集舰船通信网络多维度告警数据,然后利用主成分分析方法(PCA)进行数据降维,最后利用协同过滤算法对告警数据进行分类,按照类别进行具体分析,以此为依据提出相应的告警解决方法。结果表明,与传统方法相比,利用基于协同过滤的方法进行舰船通信网络告警数据多维度分析后,虚警率有所降低,为舰船通信网络的正常运行提供了重要的保障。     

基于虚拟现实的舰船工作状态智能监测系统

舰船工作状态监测是提升海上战力的关键,但是舰船设备种类、结构的复杂化,导致工作状态监测通信时间延迟较长,无法满足现今舰船稳定航行的需求,应用虚拟现实技术设计新的舰船工作状态智能监测系统。设计系统硬件包括数据处理板单元、管理板单元与通信链路单元,软件包括虚拟现实场景搭建模块、交互界面模块及其状态监测与报警模块。通过上述硬件单元与软件模块的设计,实现了舰船工作状态智能监测系统的运行。实验数据显示:应用虚拟现实技术后,用户能够实时与平台进行交互,缩短了通信时间延迟,充分表明了设计系统具有更好的应用性能。     

舰船无线通信中5G信道资源分配算法设计

设计船舶无线通信中5G信道资源分配算法,在增大舰船无线通信网络吞吐能力的同时,改善网络通信质量。基于非正交多址技术的上行链路D2D舰船无线通信网络模型,在D2D发送用户与若干个D2D接收用户之间建立数据通信信道,生成D2D用户组,将D2D通信网络最大吞吐量作为优化目标,构建满足蜂窝、D2D用户接收信号SINR阈值等约束条件的5G信道资源分配模型,采用用户-子信道双边匹配算法获取子信道分配策略,利用注水功率分配算法确定D2D用户组功率分配策略,实现舰船无线通信的5G信道资源分配。结果表明：该算法可实现舰船无线通信网络5G信道资源分配,允许40个D2D用户组接入到通信网络中;NOMA传输机制下的网络吞吐量高于OMA机制,数据传输速率达到220 bps以上,干扰度小。     

基于云推理的舰船安全状态评估模型

为了提高舰船通信和航行的安全性能,提出基于云推理的舰船安全状态评估模型,采用均衡博弈方法构建舰船安全状态评估的约束参量模型,结合自适应转发控制协议进行舰船安全状态评估的目标函数构建,采用云推理算法进行安全状态评估目标函数的优化求解,设计服务接口模式进行舰船航行状态的调度和安全评估,采用Lyapunove指数预测算法实现舰船安全状态有效预测和评估。仿真结果表明,采用该方法进行舰船安全状态评估的准确度较高,对舰船航行和调度的有效性较好,确保了舰船运行状态安全。     

舰船通信网络异常数据的弱关联定位技术

网络异常直接关系着舰船通信的安全,为了准确对舰船通信网络异常数据进行检测和定位,设计了基于数据挖掘技术的舰船通信网络异常数据弱关联定位技术。首先对舰船通信网络异常数据的定位现状进行分析,指出当前定位技术的不足,然后引入数据挖掘技术对舰船通信网络异常数据变化特点进行刻画,实现舰船通信网络异常数据的弱关联定位,最后采用标准舰船通信网络异常数据集进行有效性测试。结果表明,本文技术可以获得高精度的舰船通信网络异常数据定位结果,而且舰船通信网络异常数据定位误差远远小于当前其他技术,具有十分显著的优越性,研究结果具有一定的理论和实际价值。     

舰船通信网络的数据安全态势估计研究

领海环境的复杂化走向,要求舰船通信网络的数据必须具备极高的安全性,因此提出舰船通信网络的数据安全态势估计方法研究。为了克服对比方法的复杂性,结合Hadoop平台与神经网络结构来搭建数据安全态势估计框架,以此为基础,对海量舰船通信网络信息进行清洗与分析,获得数据安全态势初步估计结果,计算每个神经元的权重与阈值,对初步估计决策进行融合与处理,获得误差调整后的数据安全态势估计结果,实现了数据安全态势的综合估计。实验结果表明,相较于对比方法,本文方法估计数值平均绝对误差较小,正确趋势率较大,充分证实了本文方法的可行性。     

舰船无线通信网络漏洞态势预测模型

传统的舰船无线通信网络漏洞态势预测模型,存在着预测时间过长的缺陷。为了解决上述问题,提出舰船无线通信网络漏洞态势预测模型研究。依据漏洞态势指标从无线通信网络环境中提取相关数据,经过相应处理,得到无线通信网络漏洞态势信息。以此为基础,利用层次分析法评估无线通信网络漏洞态势。以上述得到的网络漏洞态势评估结果为依据,通过时间序列预测模型预测舰船无线通信网络漏洞态势,实现了舰船无线通信网络漏洞态势的预测。实验结果显示,相较于传统的舰船无线通信网络漏洞态势预测模型来说,构建的舰船无线通信网络漏洞态势预测模型极大缩短了预测时间,说明构建的舰船无线通信网络漏洞态势预测模型具备更好的预测效果。     

海上舰船通信网络防攻击中的支持向量机模型分析

微型计算机技术的发展极大的促进了现代社会的进步,通过计算机网络通信技术,人们能够超越时空的限制,大大方便了人与人之间的交流,但是复杂的通信网络往往存在一定的安全风险尤其是在海上舰船加密通信系统中,网络攻击会对船队的安全造成非常严重的威胁。本文以海上舰船通信作为研究对象,结合其网络特点,对防范网络攻击的方法进行研究,并采用了先进的支持向量机模型,主动分析网络的潜在安全威胁。采用自主学习训练,提高通信网络的抗干扰性能,仿真结果表明舰船通信网络的安全性获得了较大的提高。     

舰船航行状态信息集中监测系统的研究与设计方法

舰船航行状态信息复杂度逐渐提升,为舰船航行状态信息监测带来了极大难度,现有系统已经无法满足舰船稳定航行的需求,故提出舰船航行状态信息集中监测系统的研究与设计方法。设计舰船航行状态信息集中监测系统硬件单元包括ADMA型惯导单元、FPGA选型单元与CAN通信单元,软件模块为CAN通信模块、惯导数据解算模块与航行状态信息存储模块。通过上述硬件单元与软件模块的设计,实现了舰船航行状态信息集中监测系统的运行。实验结果显示:与现有系统相比较,设计系统响应时间更短,角度平均误差较小,充分证实了设计系统信息监测效果更好。     

舰船通信网络感知层异常入侵行为集成识别方法

为了缩短异常入侵行为集成识别的时间,提高舰船通信网络感知层异常入侵行为的识别能力,提出了舰船通信网络感知层异常入侵行为集成识别方法。采取短时过零率与短时能量相结合的方式,得到了舰船通信网络感知层异常入侵行为特征的提取流程,完成了舰船通信网络感知层异常入侵行为的特征提取;又结合异常入侵行为集成识别流程的设计,实现了舰船通信网络感知层的异常入侵行为集成识别。对比实验结果证明,提出的异常入侵行为识别方法与基于数据挖掘的识别方法相比,异常入侵行为的识别能力提高了56.8%。     

舰船远程航行中5G通信调制信号识别方法

舰船远程航行过程中的无线通信依靠海事卫星和GPRS技术,近年来,5G技术发展越来越成熟,基于5G的舰船远程通信系统开发成为一项热点。本文设计一种舰船远程航行信息交互系统,对系统的构成和关键技术环节进行研究,包括5G通信信号的调制技术、基于神经网络算法的5G调制信号识别技术等。最后,结合Simulink软件进行了舰船远程航行信息交互系统的5G通信性能测试。     

舰船网络低匹配度异质信息入侵感知预测系统

传统入侵检测系统仅能对中高风险数据进行甄别预警,无法对低匹配度异质信息进行风险预测感知,导致大量低匹配度异质信息涌入,占用网络数据资源,造成信息交互资源不足,网络运行效率降低甚至瘫痪。针对上述问题,结合低匹配度异质信息特征,提出舰船网络低匹配度异质信息入侵感知预测系统。根据低匹配度异质信息特征,设计专用的数据分析模块与动态路由单元,通过设计功能硬件,为系统算法层面运行提供平台;然后通过博弈算法对低匹配度异质信息进行特征分析模型建立,获得匹配信息量。最后根据匹配信息量,引入低匹配度异质信息感知算法,完成对低匹配度异质信息的感知预测计算。利用双系统数据同步调试的方式,对设计系统数据可靠性进行验证,通过数据结果证明设计系统,满足低匹配度异质信息入侵感知预测的要求。