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传统舰船监控网络入侵检测方法实时性差,无法及时发现舰船监控网络中的入侵行为。为了满足舰船监控网络入侵检测的实时性,加快舰船监控网络入侵检测速度,提出一种舰船监控网络入侵的实时检测方法。首先提取舰船监控网络入侵行为特征,然后引入特征降维算法对舰船监控网络入侵行为进行处理,使得舰船监控网络入侵行为特征数量变少,最后引入支持向量机对舰船监控网络入侵行为进行分类和检测,并通过实例分析本文方法的有效性。结果表明,本文方法能够有效防止出现"维数灾"现象,具有较好的舰船监控网络入侵检测实时性,提高入侵检测的准确性,能够有效保证舰船监控网络安全。 相似文献
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《舰船科学技术》2017,(13)
针对SAR图像中舰船目标识别的问题,提出了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和核Fisher判别分析(Kernel Fisher Discriminate Analysis,KFDA)相结合的舰船目标识别算法。用核主成分分析的方法对实测的SAR舰船目标数据进行特征降维,再结合核Fisher判别分析法对降维后的样本数据进行多类别分类。将该方法用于对实测的四类舰船目标进行识别,平均识别率可达91.25%。实验结果表明,核主成分分析与核Fisher判别分析相结合的方法可提取目标的有效特征,在较低特征维数情况下获得较高的目标正确识别率。 相似文献
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针对SAR图像中舰船目标识别的问题,提出了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和核Fisher判别分析(Kernel Fisher Discriminate Analysis,KFDA)相结合的舰船目标识别算法.用核主成分分析的方法对实测的SAR舰船目标数据进行特征降维,再结合核Fisher判别分析法对降维后的样本数据进行多类别分类.将该方法用于对实测的四类舰船目标进行识别,平均识别率可达91.25%.实验结果表明,核主成分分析与核Fisher判别分析相结合的方法可提取目标的有效特征,在较低特征维数情况下获得较高的目标正确识别率. 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(6)
非法入侵严重影响船舶通信网络安全运行,船舶通信网络非法入侵行为具有很强的变异行为,导致当前船舶通信网络非法入侵行为的识别效果差。为了对各种船舶通信网络非法入侵行为进行准确性识别,提出深度学习算法的船舶通信网络非法入侵行为识别技术。该技术将船舶通信网络非法入侵行为识别看作是一个模式分类问题,将非法入侵行为划分多种类型,然后提取各种船舶通信网络非法入侵行为的变化特征,采用深度学习算法对变化特征和船舶通信网络非法入侵行为类型之间的联系进行分析,以区别各种船舶通信网络非法入侵行为,最后选择有代表性的船舶通信网络非法入侵行为进行了性能测试。结果表明,深度学习算法的船舶通信网络非法入侵行为识别率高于95%,非法入侵行为识别时间控制在2 s以内,可以满足现代船舶通信网络通信安全的需要。 相似文献