船舶移动网络数据入侵攻击防御方法研究

为解决传统船舶移动网络数据入侵攻击防御方法,存在防御有无效率较低的不足,提出了船舶移动网络数据入侵攻击防御方法研究,基于入侵数据特征识别与特征提取,以及卡方数据统计,利用阈值判断的形式,实现船舶移动网络数据入侵攻击防御,完成了提出的防御研究,实验结果表明,提出的网络数据入侵攻击防御方法较传统数据攻击防御方法,攻击防御有效率提高21.44%,且能够较快的完成网络数据入侵防御,保障船舶移动网络的安全。     

云计算船舶移动网络强入侵攻击防御研究

为了提高船舶移动网络的安全性,提出基于云计算的船舶移动网络强入侵攻击防御方法。建立的船舶移动网络强入侵信号模型,采用频谱滤波方法进行船舶移动网络强入侵的干扰抑制,结合多径合并方法进行船舶移动网络强入侵特征关联规则挖掘,提取船舶移动网络强入侵的异常波谱特征量,根据谱分布的差异性,实现对船舶移动网络强入侵特征的模糊聚类处理。在云计算环境下,建立船舶移动网络强入侵的攻击防御滤波检测模型,实现船舶移动网络强入侵攻击防御优化。仿真结果表明,采用该方法进行船舶移动网络强入侵攻击防御的有效性较好,提高了入侵检测能力。     

船舶网络数据融合中的入侵病毒检测应用研究

在船舶网络数据融合中,病毒是网络数据安全的主要影响因素,由于病毒本身具有潜伏性和传播性,若是侵入船舶网络通信系统当中,则会引起严重的后果。所以,对入侵病毒进行有效检测显得尤为必要。基于此,本文从船舶网络入侵病毒检测的必要性分析入手,论述船舶网络数据融合中的入侵病毒检测应用。期望通过本文的研究能够对提高船舶网络中数据的安全性有所帮助。     

云计算环境下船舶移动网络大数据的有效存储方法研究

针对当前采用云计算下船舶移动网络大数据存储方法由于存储过程中,没有对数据进行处理分类,容易造成数据丢失,并且没有考虑存储过程中的能耗因素,导致存储过程中,能耗较多,占用的内存空间较大。为了保证船舶移动网络数据存储的完整性,降低存储能耗,提出基于树型路由的船舶网络大数据存储方法,通过建立云计算环境下船舶移动网络覆盖区域的二维网格,确定每个节点在网格中的位置,计算节点的调度因子,在此基础上,利用树型路由的方法,分别计算节点是叶子节点和非叶子节点时的能量消耗,动态的规划存储节点,使节点能量均衡和所有节点的能耗之和最小,从而实现基于树型路由的云计算环境下船舶移动网络大数据的有效存储方法,实验结果表明,本文所提存储方法能够获得较好的能量均衡,总能耗较小,降低了存储数据查询花费的时间,保证了数据存储的完整性。     

船舶移动网络大数据异常数据优化识别研究

异常数据对船舶移动网络通信产生干扰,而当前船舶移动网络的异常数据优化方法的效果差,无法满足船舶移动网络通信要求,为此设计了一种基于大数据分析技术的船舶移动网络异常数据优化识别方法。首先分析当前船舶移动网络异常数据优化研究方法,指出它们各自存在的缺陷,然后引入大数据分析技术对船舶移动网络异常数据进行优化和识别,最后进行船舶移动网络异常数据优化识别的实例分析,结果表明,本文方法可以描述船舶移动网络异常数据变化特点,提高船舶移动网络异常数据识别的正确率,而且船舶移动网络异常数据识别时间要短于其它方法,获得了令人满意的船舶移动网络异常数据识别结果。     

舰船网络入侵数据高效定位方法优化研究

在舰船执行航行任务时,网络会出现局部网络、全局网络被入侵数据干扰的情况。传统的入侵数据定位方法,只能按照入侵数据属性,进行单向入侵数据定位,导致定位结果遗漏部分入侵数据,因此需要优化舰船网络入侵数据高效定位方法。该方法根据建立的定位模型,对网络入侵数据进行全局性定位;通过优化入侵数据定位规则,剥离定位范围内的其他数据;双向定位入侵数据、维护入侵数据后继节点,实现对舰船网络入侵数据的定位优化。实验测试结果表明,优化后的方法,可以完全定位4种不同的入侵数据,而传统定位方法遗漏前3组部分入侵数据的情况下,还完全遗漏了最后一组单一性质的网络入侵数据。     

免疫理论的船舶网络入侵检测方法

为了提高船舶网络系统的安全性,针对当前船舶网络入侵检测方法误检率高的缺陷,设计了免疫理论的船舶网络入侵检测方法。首先对船舶网络入侵检测的原理进行分析,提取船舶网络入侵检测的原始数据,然后根据免疫理论对船舶网络入侵检测数据进行处理,提取船舶网络入侵检测特征,然后机器学习算法对船舶网络入侵检测行为进行建模,最后编程实现了船舶网络入侵检测算法,并与其他船舶网络入侵检测方法进行对比实验。结果表明,免疫理论可以提取更加有效的船舶网络入侵检测特征,提升了船舶网络入侵检测效率,而且船舶网络入侵检测正确率更高,减少了船舶网络入侵的误检率,是一种可行、有效的船舶网络入侵检测方法。     

舰船传感网络入侵数据快速定位方法分析

为了保证舰船传感网络的安全运行,提出舰船传感网络入侵数据快速定位方法。通过网关/基站和节点,设计适合舰船传感网络入侵数据定位的拓扑结构,并根据构建的目标定位网络拓扑结构,采用三边质心法获取入侵节点坐标,完成对舰船传感网络入侵数据的快速定位。根据实验结果可知,所提方法能够快速且精准的对舰船传感网络入侵数据进行定位,为舰船网络通信安全奠定了基础。     

大型舰船通信网络入侵检测方法研究

针对传统的入侵检测方法一直存在入侵检测误差大、收敛性差的问题,提出基于惩罚函数和多元回归分析数学模型的大型舰船通信网络入侵检测方法,通过确定入侵节点区域面积计算舰船通信网络入侵节点聚集度,引入一个惩罚函数,再采用决策树分类法对舰船通信网络入侵节点进行分类。采用均方差作为标准测度函数,获取均方差之和,并通过构建多元回归分析数学模型,实现对大型舰船通信网络入侵的检测。实验结果对比可知,采用改进检测方法时,其检测误差及算法的收敛性,一直优于传统检测方法,具有一定的实用性。     

舰船机舱监控网络病毒入侵主动预警方法研究

船舶机舱监控网络负责船舶机舱仪器与设备的故障监测、火情预警等功能,是保障船舶机舱正常工作的重要组成部分。随着现代互联网技术的不断发展,网络系统的安全性获得了越来越高的重视,也成为现代船舶监控网络的重点研究内容。本文针对船舶机舱监控网络的病毒入侵等安全问题,结合主动预警技术和基于Lonworks的智能监控模块,研究船舶监控网络的病毒入侵主动预警方法。     

舰船局域网络大规模入侵实时取证方法研究

传统检测取证方法存在大规模入侵检测数据误差大的问题。提出舰船局域网络大规模入侵实时取证方法,依托信号滤波技术,创建卡尔曼信号滤波单元,对网络波束内部干扰源进行滤波处理,利用Hybrid入侵特征提取算法,对滤波后信号进行提取运算。实现对局域网内的入侵数据信号干扰滤波与入侵信号提取。通过对比实验证明:提出的舰船局域网络大规模入侵实时取证方法,能够有效滤除局域网入侵干扰信号波,快速筛选、锁定、提取入侵数据信号,实现实时提取入侵信号证据的效果。     

舰船监控网络入侵的实时检测研究

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。     

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。