船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法研究

现有的船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法存在负载均衡性差、存储效率低的难题。为了解决上述问题,提出船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法研究。为了简化信息安全存储的过程,依据压缩感知对高密度信息进行重构,以此为基础,采用遗传迭代查询函数对异常信息进行过滤,得到正常高密度信息,以此为依据,通过P-SLPS算法对高密度信息进行安全存储,实现了船舶云计算数据中心高密度信息的安全存储。通过测试得到,与现有的船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法相比较,提出的船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法极大的提升了负载均衡性与存储效率,充分说明提出的船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法具备更好的存储效果。     

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。     

基于云计算的船联网大规模数据存储研究

当前物联网技术快速发展,在多个行业已得到成功应用。本文针对基于云计算的船联网中出现的大规模数据存储中出现的问题,如数据量非常大、结构化数据和非结构化数据存储的不同需求等,提出一种基于No SQL技术和关系数据库技术的存储系统。对存储系统的架构进行设计及相关测试,结果表明这种存储系统可以有效结合2种不同数据库技术的优点,有效实现大规模数据的存储。     

舰船云计算数据存储安全研究

随着云计算技术的快速发展,在IT产业界得到越来越高的关注。云计算技术凭借其低成本、灵活部署、大规模以及虚拟化等优势,以提供服务的形式满足航运信息化建设的需求。与此同时,云计算技术也引起了用户对数据存储安全的担忧。如何确保云计算中数据的安全性,已成为云计算的重要研究课题。本文针对数据存储安全问题的数据完整性和数据隐私性保护两方面,提出一种基于M-POR算法和MC-R算法的安全存储模型,并给出仿真实验结果。     

云计算下海上多来源传输数据分类存储方法

针对传统的数据存储方法存储数据时负荷消耗过大的问题,研究云计算下海上多来源传输数据分类存储方法。使用小波变换对海上多来源传输数据去噪,根据计算数据间的支持度和相似度确定数据间的关联规则。利用后缀树聚类方法完成对数据的分类,确定分类后数据的存储位置,实现对分类数据的均衡负荷存储。通过与传统的应用MongoDB的数据存储方法的对比仿真实验,证明了云计算下海上多来源传输数据分类存储方法存储数据时的负荷消耗更少,具有优越性。     

海洋电力数据的云计算架构关键技术研究

阐述海洋电力数据的云计算平台架构,并说明整个架构的工作流程。针对架构过程中的数据高效存储和任务分配的关键技术进行说明。通过本文基于节点动态性能值选择高性能节点进行数据处理算法与传统的MapReduce任务分配算法对比。实验结果表明本文算法对于海量数据处理速率快,稳定性强。     

基于云计算的船舶航行数据存储与备份系统设计

随着船舶领域信息化、数字化水平的提高,船载信息化设备产生的数据量越来越大,如船舶自动识别系统、电子海图系统等,船舶航行数据中包含大量的潜在价值信息,对船舶航行数据进行挖掘能够获取船舶航迹特征,对于海事监管、航行交通管理等有重要的作用。本文研究一种基于云计算的船舶航行数据存储与备份系统,云计算平台能够处理海量的船舶航行数据,并通过服务架构和数据库技术,将船舶的航行数据进行可靠的存储和备份。本文重点介绍云计算技术的核心内容、船舶航行数据存储系统的构成、数据库技术以及系统的软件开发关键环节,具有一定应用价值。     

云计算下环形网络大数据协同挖掘方法研究

为提高传统数据挖掘方法的数据挖掘有效性,提出了云计算下环形网络大数据协同挖掘方法,基于数据集的选取,确定大数据协同挖掘范围,根据数据的预处理与集成处理,实现对挖掘数据的特征提取分析,利用数据的归约与离散化分析,完成云计算下环形网络大数据的协同挖掘,实验数据表明,提出的大数据协同挖掘方法,较传统挖掘方法挖掘有效性提高47.29%,适用于云计算下环形网络大数据的协同挖掘。     

海上物联网体系中的云计算数据安全分析

本文通过研究海上物联网的通信方式,得出利用单边带进行船舶和陆地之间的信息有效传递可以提高传输速率和增强抗干扰的能力。其次,分析了基于云计算的海上物联网体系中的数据安全威胁,最后根据全同态的加密算法保证云平台数据的隐私性和完整性,并且通过安全性分析可知在保证明文对云服务器端攻击无效以及用户信息真实的情况下,此算法计算复杂度低且行之有效。     

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。     

云计算下航母抗干扰过滤软件稳定性测试方法

现有的航母抗干扰过滤软件稳定性测试方法存在着测试结果拟合度过低、准确性较差的弊端,为了解决上述问题,引入云计算技术对航母抗干扰过滤软件稳定性测试方法进行设计与研究。根据软件稳定性测试的需求采用采集卡对软件稳定性数据进行采集,主要包括软件操作数据与失效数据,以采集数据为基础,引入G-O非齐次过程构建软件稳定性测试模型,得到最终预测软件失效数量,以此为依据按照设定的软件稳定性测试流程实现了航母抗干扰过滤软件稳定性的测试。通过仿真实验分析得到,与现有的航母抗干扰过滤软件稳定性测试方法相比,提出的航母抗干扰过滤软件稳定性测试方法极大地提升了测试结果的拟合度与准确性,充分说明提出的航母抗干扰过滤软件稳定性测试方法具备更好的测试性能。     

云计算下船舶数据中心的网络流量恶意攻击机制

随着现代舰船信息化发展,基于云平台的数据交互及无线传感网络通信成为船舶信息系统常用的基础技术平台;同时,无线传感网络数据通信平台位列于复杂多变的海上环境之中,较易受到无线电子干扰及网络通信恶意攻击,其中针对通信业务的欺骗攻击及破坏路由机制的虫洞攻击是海上通信网络恶意攻击的主要手段。本文对基于云平台下的船舶数据中心及无线传感网络通信算法安全性进行分析,引入了DV-HOP算法进行反虫洞攻击,有效保障海上通信环境的安全。     

云计算水下旋转推进器数据融合方法研究

为解决水体多传感器数据融合体系在并发性和扩展性方面存在的限制性问题,提出基于云计算的新型水下旋转推进器数据融合方法。分别连接底层助力架构及动力传感器,完成云计算条件下水下旋转推进器的结构分析。在此基础上,统计数据处置量结果,通过特征节点整合的方式,确定边界融合值的具体权限水平,完成水下旋转推进器的数据融合方法研究。对比实验结果表明,与传统Storm手段相比,应用新型数据融合方法后,旋转推进器的QEA指标由0.35增大至0.98,整个水下传感体系的并发性与扩展性均出现明显趋于平稳的变化趋势。     

云计算下船舶网络多固定节点精确修复方法

普通船舶固定节点修复方法,在定位节点位置时,易出现较大偏差,且需要较长的修复时间。为解决此问题,提出云计算下船舶网络多固定节点精确修复方法。通过船舶云数据的划分、Apriori算法的改进,完成船舶云环境的搭建。通过船舶固定节点性能指标的确定、固定节点精确转移率的确定,完成云计算下船舶网络多固定节点精确修复方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型方法与传统方法相比,可以准确定位节点所处位置,大幅度缩减修复完成时间。