云计算下船舶网络入侵高精度检测方法研究

普通船舶网络入侵检测方法,存在入侵数据分类不准确、检测结果精度过低等弊端。为解决此问题,搭建基于船舶云计算环境的新型网络入侵高精度检测方法。通过安全云框架的搭建、船舶云密钥的管理2个步骤,完成船舶云计算环境的搭建。通过高精度检测规则构成分析、入侵数据的优化分组、方法可行性分析3个步骤,完成基于船舶云计算环境新型网络入侵高精度检测方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型检测方法与传统方法相比,有效降低入侵数据分类不准确、检测结果精度过低等现象的发生几率。     

基于云计算的船舶通信网络入侵特征提取方法

普通船舶通信特征提取方法,不能根据入侵数据所处位置,快速完成数据特征的提取。为有效解决上述问题,设计基于云计算的船舶通信网络入侵特征提取方法。通过船舶通信入侵问题描述、特征数据的信号处理,完成云计算环境下,船舶通信入侵特征数据的确定。通过入侵特征架构的搭建、多序列船舶数据入侵特征提取,完成基于云计算的船舶通信网络入侵特征提取方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型特征提取方法,与传统方法相比,可更加准确的确定入侵数据所处位置,并适当缩短完成数据特征提取所需时间。     

船舶无线通信网络传输节点选择算法优化

普通船舶传输节点选择算法,存在数据传输效率较低、通信节点覆盖面积有限等弊端。为解决上述问题,设计基于船舶无线通信网络的Co MP传输节点选择优化算法。通过网络信道编码、通信链路层协议选择2个步骤,完成船舶无线通信网络环境的搭建。通过Co MP传输节点选择、节点数据预编码、优化判决门限计算3个步骤,完成优化后传输节点选择算法的搭建。模拟算法运行环境,设计对比实验结果表明,优化后算法与普通算法相比,有效解决数据传输效率低下、通信节点覆盖面积有限等问题,为船舶通信数据的稳定传输提供可能。     

云计算下海上通信网络异类入侵数据实时检测系统设计

为解决目前广泛使用的通信网络异类入侵数据实时检测系统应用船舶海上通信监测时,存在检测精度较低的不足,提出了云计算下海上通信网络异类入侵数据实时检测系统设计。基于系统架构设计,以及异常数据采集与检测模块设计,实现实时监测系统的硬件设计,依托软件设计,完成了提出的云计算下海上通信网络异类入侵数据实时检测系统设计。试验数据表明,在海上通信环境下,提出的入侵检测系统较目前广泛采用的入侵检测系统检测精度提高37.73%,适合于船舶海上通信网络异类入侵数据实时检测。     

船舶移动网络中节点跨域访问方法的研究

现有技术手段,不能在保证船舶通信节点安全性的同时,实现信息的跨域访问。为解决此问题,设计基于船舶移动网络的新型节点跨域访问模型。通过RRC协议的缺陷改进、建立DRX自适应机制2个步骤,完成船舶移动网络环境的搭建。通过选择节点信任评估模块、完善Hadoop跨域平台、确定第三方访问编程3个步骤,完成基于船舶移动网络节点跨域访问模型的搭建。模拟模型运行环境,设计对比实验结果表明,随着新型访问模型的应用,船舶节点的通信安全性、跨域稳定性等特征值,都得到一定程度的提升。     

舰船通信网络的主动防御技术研究

针对传统舰船通信网络防御模型数据加密性较差的问题,设计新型舰船通信网络的主动防御技术模型。通过风暴通信数据截获、精准捕获参数计算2个步骤,完成舰船通信网络的入侵因子获取。在此基础上,通过防御特征路径长度确定、通信网络效率计算、防御流程完善3个步骤,完成新型模型的搭建,实现舰船通信网络的主动防御技术研究。对比实验结果表明,与传统防御模型相比,应用新型舰船通信网络的主动防御技术模型后,网络自身稳定性得到大幅提升、加密传输时长明显缩短,数据加密性较差问题得到有效解决。     

船舶通信网络异常数据定位技术

普通船舶异常数据定位算法,存在数据位置定位不够准确、定位时间较长等弊端。为有效解决上述问题,设计基于通信网络异常分析的船舶数据定位算法。通过船舶异常信号的稀疏化处理、通信网络的恢复与重构,完成通信网络异常分析。通过船舶数据关键字查询、GNP网络定位格局的搭建、定位最短路径选择,完成基于通信网络异常分析船舶数据定位算法的搭建。设计对比实验结果表明,新型算法与传统算法相比,可以快速、准确的定位数据所处位置。     

云计算下船舶网络入侵高精度检测系统设计

为解决传统船舶网络入侵检测系统检测时间过长的问题,提出基于云计算环境的船舶网络入侵高精度检测系统设计。根据云计算优势,建立系统框架结构,部署入侵高精度检测系统硬件,引入CGA优化模块设计入侵检测系统软件,不断扩充规则库,将软件和硬件相结合完成云计算下船舶网络入侵高精度检测系统设计。实验数据表明,在船舶网络应用中,设计入侵高精度检测系统较传统入侵检测系统的检测时间平均减少8 s,适用于实时高精度检测船舶网络的入侵信息数据。     

云计算船舶通信网络的入侵特征提取与检测

为使处于航行状态下的船舶具备良好通信条件,设计一种新型船舶通信网络的入侵提取与检测方法。以云计算环境作为物理搭建背景,通过特征比对序列构建、粗提取算子确定的方法,完成船舶通信网络的入侵特征提取。在此基础上,利用Modbus TCP安全协议,构建基础的船舶通信网络检测证人链,并根据具体网络运行需求,分析所需遵循的检测率,完成云计算船舶通信网络入侵特征检测与提取方法的构建。实用对比结果显示,与常见处理手段相比,应用新型入侵提取与检测方法后,船舶通信网络的基础维护量得到稳定提升,单位时间内信息通量的最大值状态得到有效延伸,具备构建良好船舶通信条件的物理能力。     

大数据挖掘在船舶通信网络安全预警中的应用

为了缩短船舶海上航行过程中通信网络安全的预警时间,确保船舶航行的安全性,提出大数据挖掘在船舶通信网络安全预警中的应用。利用数据采集工具包中的采集函数,设计船舶通信网络安全数据的采集流程,完成船舶通信网络安全数据的采集;基于船舶通信网络安全预警模型的构建过程分析,完成船舶通信网络安全预警模型的建立;最后通过船舶通信网络安全预警流程设计,实现了基于大数据挖掘的船舶通信网络安全的预警。仿真实验结果表明,基于大数据挖掘的预警方法相比基于态势感知的预警方法,发出预警信息的时间更短,具有较高的预警能力。     

舰船通信网络分布式数据多状态识别技术研究

传统识别技术手段不能在适应网络通信量改变的同时,调整数据的分布状态。为解决上述问题,提出基于船舶分布式通信网络环境的数据多状态识别技术。通过单点分布框架设计、通信协议选择2个步骤,完成舰船分布式通信网络环境的搭建。在此基础上,通过多状态相似度确定、识别密度确定2个步骤,实现新型舰船数据识别技术的顺利运行。分析对比实验结果可知,与传统识别技术手段对比,应用基于船舶分布式通信网络环境数据多状态识别技术后,网络通信量适应程度、数据调整及时性都得到适当提升。     

基于无线传感网络的无人船舶远程遥控系统设计

传统遥控系统不能根据船舶航线的变化情况,进行及时、有效的航行控制指挥。为解决此问题,设计基于无线传感网络的新型无人船舶远程遥控系统。通过无线传感网络框架设计、船舶电源电路设计2个步骤,完成新型远程控制系统的硬件模块设计。通过Delphi 7.0开发环境完善、无人船舶目标确定流程设计、驱动代码设计3个步骤,完成新型远程控制系统的软件模块设计。对比传统系统、新型系统的运行数据可知,应用基于无线传感网络的无人船舶远程遥控系统后,航行控制指挥的及时性、有效性均得到30%以上的提升。     

云计算船舶通信网络的入侵特征提取与检测

船舶通信网络入侵特征具有宽带严平稳性,导致在入侵检测中容易受到小扰动影响,检测性能不好,在云计算环境下,提出基于时间尺度分解和谱密度特征提取的船舶通信网络的入侵特征提取与检测方法。构建云计算船舶通信网络入侵信息流检测模型,采用时频分析方法进行入侵特征的时延尺度分析,结合匹配滤波方法进行船舶通信网络的干扰滤波,对滤波后的网络传输信号进行谱分析,提取谱密度特征,根据谱密度分布的差异性实现对入侵特征提取和信号检测。仿真结果表明,采用该方法进行云计算船舶通信网络入侵检测的准确概率较高,保障了网络安全。     

舰船电子通信网络入侵检测系统

针对传统入侵检测系统的准确率无法满足检测性能要求,提出了舰船电子通信网络入侵检测系统设计。通过设计舰船电子通信网络入侵数据解析模块和检测模块,完成了系统的硬件设计,在选择舰船电子通信网络入侵特征参数的基础上,利用深度解析协议设计了舰船电子通信网络入侵检测算法,完成了软件设计,实现了舰船电子通信网络的入侵检测。测试结果表明,文中入侵检测系统无论在假冒入侵攻击下还是编造入侵攻击下,都具有更高的检测准确率。     

船舶通信网络入侵节点的定位研究

网络入侵严重影响船舶网络通信安全,尤其是入侵节点定位更为关键,针对当前船舶通信网络入侵节点定位效果差的问题,提出基于改进极限学习机的船舶通信网络入侵节点定位方法,首先分析船舶通信网络入侵节点定位流程,并采用极限学习机对船舶通信网络入侵节点定位特点进行分析,建立船舶通信网络入侵节点定位模型,同时对标准极限学习机存在的不足进行改进,最后选择一些船舶通信网络入侵节点定位数据对模型性能进行仿真测试,改进极限学习机解决了当前船舶通信网络入侵节点定位方法存在不足,船舶通信网络入侵节点定位精度得到明显的提高,而且船舶通信网络入侵节点定位速度也得到较好的改善,可以有效保证船舶网络的通信安全。     

支持向量机算法在船舶网络入侵检测中的应用

入侵行为严重威胁船舶网络安全,对其入侵检测进行研究具有重要的意义,针对当前船舶网络入侵检测存在精度低、错误率高等不足,设计了一种支持向量机算法的船舶网络入侵检测模型。首先分析船舶网络入侵原理,并且提取船舶网络入侵检测特征,然后采用支持向量机算法根据入侵检测特征建立船舶网络入侵检测分类器,并引入和声搜索算法对船舶网络入侵检测分类器的参数进行优化,最后以某一个船舶网络入侵检测数据为例进行了验证性测试。支持向量机算法克服了当前船舶网络入侵检测模型的局限性,入侵检测精度超过90%,减少了入侵检测错误,检测效果要优于当前其他船舶网络入侵检测模型,是一种有效的船舶网络入侵检测模型。     

船舶电子数据取证模型构建与仿真分析

随着电子信息技术的不断发展,船舶电子数据的取证难度增大。传统的船舶电子数据取证模型在数据的入侵与识别层上稳定性较差,因此提出船舶电子数据取证模型构建。通过对船舶电子数据层的入侵、特征建立、特征约束的计算,完成对模型的建立。采用仿真数据进行对比性模型验证分析,证明提出设计的可行性。     

基于极限学习机的舰船网络入侵检测算法

针对传统网络入侵检测算法在舰船网络中存在的检测误差高的问题,提出基于极限学习机的舰船网络入侵检测算法。构建舰船通信网络模型,在该模型下实时采集通信数据并对其进行预处理。将采集的数据作为输入项,利用极限学习机算法提取网络入侵特征。根据网络入侵行为设置行为特征标准,结合舰船网络入侵节点聚集度的计算结果,得出舰船网络入侵检测结果。通过与传统入侵检测算法的对比发现,设计算法的检测误差有所降低,即入侵检测精度得到提升。     

云计算的舰船网络入侵检测算法研究

普通入侵检测方法,不能在舰船保持运动状态情况下,准确判断入侵数据所处位置,并快速清除入侵数据。为解决此问题,搭建基于云计算环境的舰船网络入侵检测算法。通过数据捕捉模块的搭建、数据预处理模块的搭建,完成云计算运行环境的搭建。通过舰船网络总体结构的搭建、入侵检测算法的优化,完成算法的搭建。引入PSO法则,对算法的实现起到一定约束作用。设计对比实验结果表明,新型算法与普通方法相比,可以准确判断入侵数据所处位置,并大幅节省清除入侵数据所需时间。     

数据挖掘的船舶网络病毒入侵检测研究

船舶中网络数据较多,传统病毒入侵检测方法不能有效对正常数据与异常数据分类,从而导致网络病毒入侵检测率与误检率较低,基于这一问题,将数据挖掘算法应用到船舶网络病毒入侵检测中。对网络数据采集,采用数据挖掘技术中的聚类分析算法将数据集合中对象划分成若干个类,聚类后形成多个数据集,在此基础上,确认离群点,划分为正常类与异常数据类,采用Apriori算法挖掘离散点中的频繁项集,寻找到病毒入侵中出现的频繁异常数据集,实现船舶网络病毒入侵检测。实验将检测率与误检率作为入侵检测指标,结果表明,此次研究的方法检测率高,并有效降低了误检率,证明所研究的检测方法的有效性。