海上通信网络流量恶意攻击检测系统设计

传统海上通信网络恶意攻击检测系统,存在恶意流量甄别精度差、伪装恶意流量识别度低的问题。为了有效解决上述问题,提升海上通信网络安全系数,提出海上通信网络流量恶意攻击检测系统设计。针对当下网络攻击流量特点,建立网络恶意流量节点模拟器,通过硬件对节点交互建立起过滤体系,缩小恶意流量攻击节点分布范围。通过对恶意流量节点的隶属度特征运算,打破恶意流量对特征的修改伪装,提升算法对恶意攻击流量节点的甄别效果。采用节点中心控制算法,精准锁定恶意攻击流量节点中心,完成对恶意攻击流量行为的识别。仿真实验数据表明:提出设计的海上通信网络流量恶意攻击检测系统,在相同的时间里,能够对6大类30组攻击流量做出精准识别,检出率高达98.7%,完全符合海航通信网络的应用要求。     

网络入侵探测节点倒追定位系统设计

无线传感网络在各类海上船舶信号采集及传输中应用非常广泛,其具有组网灵活、数据传输性能良好、实时性高等特点。网络安全一直是无线传感网络研究的重点,现在海上船舶一般通过身份认证或加密技术保障网络的安全,但还是不可避免受到外界恶意攻击,需要对恶意入侵快速定位。本文重点研究网络入侵探测节点倒追定位对入侵行为的跟踪检测,设计一种自适应的无线传感网络入侵行为检测算法,能实时检测网络异常行为,最后进行仿真。     

船舶航线远程控制网络攻击信息实时检测方法

传统船舶航线控制网络信息攻击检测方法,受到远程数据核编码器数据同步的时间不对称影响,导致攻击节点数据核受损信息无同检测算法检测量实时同步,从而出现检测响应出现延迟,降低了检测方法的整体效果。根据数据核编码器数据同步特点,提出船舶航线远程控制网络攻击信息实时检测方法研究。首先,对远程数据核编码器进行计算变量的同步优化;然后,引入布谷鸟算法根据编码器计算特征量,对被远程攻击受损数据进行节点定位;最后,通过数据标准化计算,完成对攻击数据节点位置的确定,完成对船舶航线远程控制网络攻击信息实时检测。通过与传统检测方法的实验数据对比结果,证明提出方法的有效性。     

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。     

船舶无线传感网络节点数据的采集方法研究

通过对船舶无线传感网络节点数据,进行船舶无线传感组网设计,提高对船舶运行状态的分析和监测能力,提出一种基于量化融合跟踪和多线程总线调度的船舶无线传感网络节点数据的采集方法。进行船舶无线传感网络的路由拓扑结构设计,进行网络节点的最优分布路由控制和定位。在传感器节点优化定位算法设计的基础上,进行数据采集系统的硬件设计,采用32位数据总线进行船舶无线传感数据的高速捕获和总线传输,在FIFO RAM缓冲区采用连续脉冲冲激方法进行数据激发,将采集的数据存储在SCSI数据硬盘和局部总线中,实现数据实时调度和分析。测试结果表明,该采集方法能有效实现船舶无线传感网络节点数据的多线程多通道采集,数据检测和输出的准确性和实时性较好。     

基于多波束仰扫的内河船舶吃水检测技术*

为防止内河船舶超吃水航行,需对船舶吃水主动进行实时动态检测,提出一种基于多波束声纳测深系统的内河船舶吃水检测系统。以声纳测距技术为基础,设计内河船舶吃水检测系统方案,完成检测系统软件架构设计与多波束声纳测深系统通信协议,采用多波束声纳测深数据滤波去噪算法滤除异常数据,系统实现了船舶吃水轮廓的清晰准确成像,并能数字化、实时显示船舶吃水深度,对于内河船舶吃水监管控制有一定可行性。     

基于无线传感器网络的船舶电力系统故障检测算法

为了解决传统故障检测算法存在的检测精度低的问题,提出了基于无线传感器网络的船舶电力系统故障检测算法。构建无线传感器网络,并利用该网络实现对船舶电力系统实时运行信号的采集。按照不同的电力系统故障类型设置故障特征,作为故障检测的数据对比标准。通过输出故障类型和故障发生位置,实现船舶电力系统的故障检测。实验结果表明,与传统检测算法对比,设计的故障检测方法得出的检测结果更加接近设置的故障数据,即设计的故障检测算法的检测精度更高。     

大型船舶电力通信网络安全智能预警系统

针对大型船舶上传统电力通信网络,在对电力系统运行状态通信过程安全检测防护过程中,存在异常节点通信识别率低,危险节点因子可控参数范围阈值多大,导致现有电力通信网络无法及时对隐性网络攻击节点进行预警处理,为船舶电力系统造成损失。因此,提出大型船舶电力通信网络安全智能预警系统。首先,创建电力通信网安全对接硬件,实现与现有电力系统数据的对接,创造数据实时采集检测的先决条件;其次,在硬件设计中重点加入电力状态数据分析处理单元、KRHF安全通信认证单元,在软件设计部分,引入针对安全策略的电力数据通信转换处理计算单元与交互安全识别的通信交互节点认证异常预警算法,共同对异常节点识别策略阈值进行修正,实现异常节点交互的实时预警效果。最后,通过仿真实验证明设计系统的可行性。     

基于机器学习的船舶吃水动态检测系统设计

传统的吃水检测系统存在检测抗扰性差的弊端,为了解决传统检测方法的缺点,动态检测系统得到应用。设计基于机器学习的通航船舶吃水动态检测系统,基于机器学习技术,在现有激光测量器上利用DSP测量技术,构成DSP激光多点测量单元,完成硬件单元构建。采用NPS多波束声呐图源滤波算法,对硬件采集图像做多波束滤波运算,完成图像滤波运算,解决对检测抗扰性差的问题。对比实验证明,提出的基于机器学习的通航船舶吃水动态检测系统设计,能够准确、实时、动态、自主检测船舶吃水数据。各项测试结果均优于传统吃水检测系统。     

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。