基于数据挖掘的船舶入侵数据建模方法

在船舶入侵数据建模过程中,入侵特征和入侵数据检测模型参数均对船舶入侵数据建模效果产生影响,而当前船舶入侵数据建模方法没有考虑入侵特征和入侵数据检测模型参数之间的联系,这样无法建立有效的船舶入侵数据检测模型。为了克服当前船舶入侵数据建模方法存在的缺陷,以改善船舶入侵数据建模的整体性能,提出基于数据挖掘的船舶入侵数据建模方法。首先分析当前国内外船舶入侵数据建模的研究现状,找到入侵特征和入侵数据检测模型参数之间的联系,然后引入数据挖掘方法对入侵特征和入侵数据检测模型参数之间联系进行建模,找到两者的最优组合,然后根据最优入侵特征和入侵数据检测模型参数建立入侵数据检测模型,并与其他入侵数据建模方法性能进行对比测试。测试结果表明:本文方法获得的入侵数据特征更优,入侵数据检测时间更短,根据最优参数获得更高正确率的入侵数据检测结果,是一种可信度高的入侵数据建模技术。     

中小型无人船舶电子数据取证模型研究

电子数据取证是中小型无人船舶驾驶的关键技术之一,传统的取证模型对于信息的采集时间过长,致使工作效率低,船舶的航行线路出现偏差。基于云计算设计了新的中小型无人船舶电子数据取证模型,探讨了建立流程,分析了模型工作内容,通过实验验证了给出模型的工作效率。实验证明,新的电子取证模型能够整合大量物理资源,在保证良好服务质量的同时,成本微乎其微,有效提高工作效率,是未来无人船舶电子数据取证的重要发展方向。本课题具有前沿性,对于无人船行业的发展有指导意义。     

船舶网络入侵信号取证过程破损数据恢复研究

传统针对船舶入侵信号取证过程中,破损数据的恢复方法忽略了系数矩阵,导致数据恢复精确度较低。对此提出以船舶破损数据评估模型为核心的船舶破损数据恢复方法。将船舶破损数据所对应的对数函数作为模型建立所使用的目标函数,引入遗传算法,建立破损数据评估模型,评估破损数据并分别作为数据训练样本以及数据测试样本,建立系数矩阵,使用正向规则化因子范数作为惩罚目标系数,对系数矩阵进行稀疏化操作,完成数据恢复。实验数据表明,设计的破损数据恢复方法重删率提高27%,破损数据轻磁数提高19%,可以证明数据恢复效果精确度更高。     

船舶网络非法入侵行为的电子取证和识别研究

随着信息化和网络技术的发展,舰船计算机网络的规模越来越大,在舰船通信、导航、控制方面发挥的作用也越来越大。与此同时,舰船计算机网络面临的安全问题更加突出,尤其是舰船网络存在大量的非法入侵和数据干扰行为,因此,提高舰船计算机网络的安全性非常有必要。本文重点分析网络入侵行为的电子取证技术,构建舰船网络非法入侵的电子取证模型,并结合硬件平台进行网络非法入侵行为的电子取证和识别。     

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。     

基于四层过滤的船舶通信网络入侵检测模型研究

普通船舶入侵检测模型不能过滤垃圾数据,导致模型检测有效性下降。为解决上述问题,设计基于四层过滤的船舶通信网络入侵检测模型。通过E-R图设计、连通接口设计2个步骤,完成四层过滤船舶通信网络的搭建。在此基础上,通过数据结构性质分析、检测不变量确定、检测流程完善3个步骤,完成基于四层过滤船舶通信网络入侵检测模型的研究。设计对比实验结果表明,与普通船舶入侵检测模型相比,应用新型模型后,垃圾数据过滤强度、入侵检测有效性均得到一定程度提升。     

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。     

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。     

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。