基于数据驱动的舰船通信网络异常行为检测方法

为了提高对舰船通信网络异常识别能力,提出基于数据驱动的舰船通信网络异常行为检测方法。采用最短路径和最大覆盖范围寻优方法构建舰船通信网络的节点覆盖模型,通过最小间隔均衡技术对舰船通信网络的信道均衡控制,提取舰船通信网络的信道传输信息特征。对舰船通信网络的行为特征参数分析,结合谱分量融合和融合聚类处理方法,实现对舰船网络异常行为的数据驱动控制。根据数据驱动的图模型参数识别和异常谱特征聚类分析,实现对舰船通信网络异常行为检测。测试结果表明,该方法能够进行舰船通信网络异常行为检测处理,提高信道均衡性能     

安全防护环境下舰船监控网络病毒检测系统

针对舰船监控网络病毒检测系统检测结果精度较低的问题,设计安全防护环境下舰船监控网络病毒检测系统。在此次设计中沿用原有舰船监控网络病毒检测系统硬件,着重进行系统软件设计。通过构建软件框架进行软件设计,设定病毒规则库并对网络数据进行捕获;将捕获后的数据通过滤波进行预处理;采用聚类的方式进行数据挖掘并构建病毒特征库;将网络中的数据与病毒特征库进行匹配,完成网络病毒的检测。至此,安全防护环境下舰船监控网病毒检测系统设计完成。构建对比试验,对比检测范围体现检测精度。与原有系统相比,此系统检测范围更加完成。由此可见,此系统检测精度更高,检测更有效。     

基于K-means聚类的舰船通信网络异常数据检测

为了解决海上通信环境中的干扰和传输问题,提升舰船通信网络通信质量和可靠性,提出基于Kmeans聚类的舰船通信网络异常数据检测方法。构建舰船通信网络通信多径信道模型,利用该模型获取舰船通信网络数据。使用基于超窄带滤波的舰船通信网络数据滤波处理方法去除舰船通信网络数据内的干扰噪声,将无噪声的舰船通信网络数据作为输入,使用K-means聚类算法输出舰船通信网络异常数据检测结果。结果表明,该方法采集舰船通信网络数据较为准确,并可有效去除数据内含有的干扰噪声,降低舰船通信网络数据幅值区间,同时可用聚类方式准确检测舰船通信网络异常数据,应用效果较为显著。     

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。     

基于并行深度卷积神经网络的舰船通信异常数据检测研究

为了提高通信异常数据检测效果,设计基于并行深度卷积神经网络算法的大规模舰船通信异常数据检测方法。采集大规模舰船通信数据,采用小波变换对数据实施降噪处理,将降噪后数据输入并行深度卷积神经网络中,经过模型训练提取特征,利用Softmax分类函数得出舰船通信异常数据特征,输出舰船通信异常数据检测结果。实验结果表明：该方法可有效实现大规模舰船通信异常数据检测,其加速比最高,并行效果最优;具有较强的大规模舰船通信数据集检测能力,提高大规模舰船通信异常数据检测效果。     

舰船移动网络信息安全大数据集成模型

移动网络是保障舰船作战能力发挥的关键,舰船任务量的剧增,使得移动网络信息呈"井喷式"增长,给安全大数据的获取与应用带来了较大的阻碍,由此,提出舰船移动网络信息安全大数据集成模型。基于正则表达式原理,半自动化地抽取并转换安全大数据,搭建数据关联关系并行发现框架,计算数据之间的相似度,确定BP神经网络算法的最佳权值,执行BP神经网络算法分类并融合安全大数据,从而实现舰船移动网络信息安全大数据的集成。实验数据显示:数据集成平均耗时趋于1 s,并低于最小限值,具备较好的实时性。     

物联网环境下远程舰船通信网络数据安全存储方法

常规的数据存储方法存在数据丢失的问题,导致通信网络数据安全性降低,因此研究物联网环境下,远程舰船通信网络数据安全存储方法。该方法设计了一个数据虚拟存储空间,经拆分平面拆分后重置数据置乱规则,通过建立分级混合加密机制,实现远程舰船通信网络数据的安全存储。实验测试表明,与常规的数据存储相比,应用该方法网络数据丢失量骤减,存储安全得到提升。     

基于大数据的舰船通信网络信息资源提取方法分析

常规通信网络信息资源提取方法应用于舰船通信网络信息资源提取中,存在信息资源提取误差较大的不足,为此提出基于大数据的舰船通信网络信息资源提取方法分析。依托大数据标记函数,搭建舰船通信网络信息标记规则,对目标函数建立索引;依托高性能检索机制,实现舰船通信网络信息资源提取,完成基于大数据的舰船通信网络信息资源提取方法分析。试验数据表明,提出的通信网络信息资源提取方法较常规信息资源提取方法,信息资源提取误差降低38.64%,适合舰船通信网络信息资源的提取。     

舰船监控网络异构监控数据自适应存储方法

为快速有效存储舰船监控网络异构监控数据,提出舰船监控网络异构监控数据存储方法。此方法主要用于优化舰船监控网络监控数据云存储平台的存储效果,多个舰船监控设备,经多个虚拟网关在数据接口层统一接口的使用下,将异构监控数据发送至数据处理层;数据处理层使用基于聚类的异构监控数据分类方法,将异构监控数据按照来源分类;分类后数据发送至分布式数据存储层,使用基于自适应分配的异构监控数据存储方法,结合分布式数据存储模型的可用容量与带宽状态,将分类后监控数据以自适应分配方式,存储于性能最优的存储模型,完成自适应分配存储。实验结果表明,此方法具备舰船监控网络异构监控数据自适应存储能力,存储效率、成功率显著提高。     

舰船用通信网络的异常数据监测技术研究

为了保障舰船用通信网络的数据传输的准确性,提高舰船网络的故障智能分析能力,需要进行异常数据监测,提出一种基于舰船用通信网络传输信号瞬时频率估计的异常数据监测技术。对采集的通信网络输出信号经过时频分解完成时域与频域之间的转换,采用高阶累积量特征提取方法进行舰船用通信网络中的异常数据检测,对检测的异常数据进行干扰和冗余数据滤波处理,完成对舰船用通信网络输出信号的瞬时频率估计,分析瞬时频率的异常状态特征,实现异常数据监测。仿真结果表明,采用该方法进行舰船用通信网络的异常数据监测能提高数据挖掘的准确度,对异常数据检测的虚警较低,抗干扰能力较强。     

分布式海上舰船远程监控系统算法研究

海上舰船机舱监控系统通过对机舱内运行的动力系统监控,实时获取运行的参数及状态,通过对数据及图像的分析处理来发现或预知问题以便及时修理。所以一个精确﹑实时性好的舰船监控系统是保障其航行安全必不可少的设备之一。相比较于传统的单中心平台舰船监控系统,分布式网络监控平台具有更高的时效性。本文在研究现有舰船机舱监控系统的基础上,对系统中的数据库建立﹑大数据融合以及图像信号处理以及实时性通信等关键问题进行优化,并给出系统的整体实现方案。     

基于hadoop的舰船通信网络数据并行处理方法

舰船通信网络数据量的显著提升对数据处理性能提出更高要求,为提升数据处理效率,研究基于hadoop的舰船通信网络数据并行处理方法。设计由数据应用层、数据处理层和数据存储层共同组成的基于hadoop的舰船通信网络数据并行处理架构：数据应用层作为用户与数据处理架构的交互工具,将所采集的数据上传至架构内;数据处理层运行MapReduce程序实现数据存储、解析与聚类等并行化处理;数据存储层采用HBase与HDFs等多种不同的存储方式存储舰船通信网络数据。实验结果显示,该方法可实现准确的舰船通信网络数据聚类,大幅节省数据处理时间,在数据量较大的条件下具备较好的数据处理加速比。     

物联网环境下舰船监控网络高维异常数据挖掘方法

为了准确识别物联网环境下舰船监控网络高维异常数据,针对当前识别方法存在的误差大、速度慢等不足,提出一种物联网环境下舰船监控网络高维异常数据挖掘方法。首先分析当前物联网环境下舰船监控网络高维异常数据识别的研究现状,指出各种方法的局限性,然后结合舰船监控网络异常数据的高维特点,引入解决了"维数灾"问题的支持向量机对舰船监控网络高维异常数据进行挖掘,找到舰船监控网络异常数据的变化趋势,最后通过仿真实验分析了其有效性和优越性。结果表明,本文方法提高了舰船监控网络高维异常数据识别正确率,误识率明显下降,减少了舰船监控网络高维异常数据识别时间,可以对大规模舰船监控网络高维异常数据进行处理,具有广泛的应用前景。     

水面舰船通信天线集成研究

介绍国外水面舰船天线集成的研究发展状况,结合我国目前的研究情况,具体分析不同类型、不同频段的通信天线集成思路,最后对舰船一体化上层建筑设计中天线集成应考虑的相关问题进行归纳总结。     

舰船通信网络传输数据容灾备份方法研究

针对传统容灾备份方法存在的恢复速度慢、备份成本高的缺点,提出舰船通信网络传输数据容灾备份方法。构建舰船通信网络传输数据备份数据库,为备份数据提供存储空间。在舰船通信网络环境下,收集实时传输数据,并利用虚拟映射的方式得到数据流的复制结果。消除复制数据中的冗余数据,在确定的容灾数据存储布局下,完成传输数据容灾备份。通过与传统方法的对比实验得出结论,设计容灾备份方法的数据恢复耗时节省了6.52 s,且占用的备份空间更小。     

海量船舶状态监控数据库集成方法

为避免船体状态监控数据对船舶方向标定造成的影响,提出基于海量船舶状态监控的数据库集成方法。联合Deep集成框架,实现数据源参量的获取,按照信息参量的定向传输关系,完成海量船舶状态监控数据的共享处理。在此基础上,利用非实时查询条件,建立既定的数据结构映射模型,再通过语义行为约束的处置方法,实现海量船舶状态监控数据库的集成方法研究。对比实验结果表明,数据库集成方法的信息权限级水平明显高于XML型集成手段,可有效解决由船体状态数据不完整监控而造成的船舶方向标定失准问题。     

舰船通信网络异常数据的弱关联定位技术

在舰船通信网络异常数据的弱关联定位中,由于使用传统弱关联定位技术的定位误差较大,因此提出一种舰船通信网络异常数据的弱关联定位技术,利用Netflow系统对舰船通信网络异常数据进行提取,通过相空间重构技术处理异常数据提取结果,并利用极限学习机进行数据挖掘,建立舰船通信网络异常数据弱关联定位模型,从而实现异常数据的弱关联定位,通过对比实验可知,该技术的最大定位误差比基于支持向量机的异常数据弱关联定位技术低21.1%;比基于特征遗传算法的异常数据弱关联定位技术低16.4%,证明了该技术更适用于舰船通信网络异常数据的弱关联定位。     

舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘研究

舰船机舱监控网络高维感知数据主要包含正常状态数据与异常状态数据,其中异常状态数据规模较大,增加舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘的难度,导致数据弱关联挖掘效率较低,为此设计一种舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘方法。采集舰船机舱监控网络高维感知数据,计算采集到的数据点与数据点之间的紧密联系度,确定异常数据最合适的异常处理时间,在此基础上,对正常感知数据与异常感知数据特征相关性参数进行统计特征分析,对数据弱关联模糊值评估,完成舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘。实验证明,在正常感知数据与异常感知数据弱关联挖掘上,此次设计的方法都比传统2种方法的挖掘效率高。     

舰船通信网络中的数据加密技术

数据加密技术是保证舰船通信网络安全的重要技术,当前数据加密技术存在易破译、数据加密速度慢,密钥的安全性差等问题。为了提高舰船通信网络数据的安全,设计了一种舰船通信网络的数据组合加密技术。首先分析舰船通信网络数据加密的工作原理,然后采用对称密钥迭代型分组密码算法和椭圆曲线加密算法对舰船通信网络数据进行组合加密,最后进行了舰船通信网络数据加密仿真测试。结果表明,本文技术可以提高舰船通信网络数据安全性,能够对舰船通信网络数据进行安全、完全整传输,克服了当前数据加密技术存在的局限性,可以满足舰船通信网络数据保护。     

舰船网络保密通信的椭圆曲线优化编码技术

在舰船网络保密通信中,通过对传输数据信息进行优化编码,提高数据加密性能。传统的舰船网络保密通信的编码技术采用随机码幅度调制的信息编码算法,在舰船网络通信密钥扩展过程中,随着信噪比的降低,窃听者可破解全部密钥,加密性能不好。提出一种基于椭圆曲线加密的舰船网络保密通信优化编码算法。设计安全网络编码方案,采用椭圆曲线加密技术实现对通信数据的算术编码与加密,通过多个字符序列进行算术编码,产生加密所需的一个参数密钥,使用改进型Logistic映射得到舰船网络保密通信的信息编码的散列值,分别恢复出信源的编码矢量,得到舰船网络保密通信椭圆曲线加密密钥排列图,实现优化编码通信。仿真结果表明,采用该算法进行舰船网络保密通信数据编码,具有较好的数据加密传输性能,对网络攻击具有较好的抵御效果,适用于舰船保密通信系统设计中。