船用物联网中的通信系统病毒跟踪检测技术

在船舶安全航行中物联网通信系统起着重要作用,但是通信系统一直受到网络病毒的威胁,易出现通信内容非法窃取等问题,造成船舶操作控制失误,所以必须引入跟踪检测技术对病毒入侵行为进行检测和处置。本文分析了船用物联网中通信系统病毒跟踪检测流程,提出基于BP神经网络算法的病毒跟踪检测模型,以及通信系统病毒检测报警系统的构建方案,通过仿真实验证明病毒跟踪检测模型能够有效检测出病毒路径,并经过报警系统快速对病毒做出防御应对措施。     

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。     

云计算船舶通信网络的入侵特征提取与检测

船舶通信网络入侵特征具有宽带严平稳性,导致在入侵检测中容易受到小扰动影响,检测性能不好,在云计算环境下,提出基于时间尺度分解和谱密度特征提取的船舶通信网络的入侵特征提取与检测方法。构建云计算船舶通信网络入侵信息流检测模型,采用时频分析方法进行入侵特征的时延尺度分析,结合匹配滤波方法进行船舶通信网络的干扰滤波,对滤波后的网络传输信号进行谱分析,提取谱密度特征,根据谱密度分布的差异性实现对入侵特征提取和信号检测。仿真结果表明,采用该方法进行云计算船舶通信网络入侵检测的准确概率较高,保障了网络安全。     

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。     

船舶网络中的高精度入侵检测方法设计

网络入侵对船舶网络安全具有严重的危害,针对当前船舶网络入侵方法存在检测精度低、检测速度慢等不足,设计了一种船舶网络中的高精度入侵检测方法。首先对当前船舶网络入侵检测研究现状进行分析,找到船舶网络入侵检测效果差的原因,然后采用改进支持向量机设计船舶网络入侵检测分类器,最后通过具体船舶网络入侵检测仿真测试,结果表明本文方法的船舶网络入侵检测精度超过95%,不但远远高于船舶网络安全要求的85%,而且船舶网络入侵检测时间更短,入侵检测速度要明显快于其它船舶网络入侵检测方法。     

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。     

船舶导航系统入侵检测中持续性威胁防御方法

现有的持续性威胁防御方法存在着防御性能低下的弊端,为了解决此问题,提出船舶导航系统入侵检测中持续性威胁防御方法研究。为了增加持续性威胁的防御有效率,引入多极端点取证和响应体系对持续性威胁防御方法进行设计。利用多极端点取证方法对持续性威胁证据链进行提取,以船舶导航系统安全运行状态变化的敏感程度为界限,将持续性威胁证据链与持续性威胁特点进行有机的结合,对持续性威胁进行融合诊断,根据得到的诊断决策,采用端点响应方法对持续性威胁进行响应,实现了船舶导航系统入侵检测中持续性威胁的防御。通过对比实验发现,相较于持续性威胁沙箱防御方法与基于漏洞诱饵的持续性威胁防御方法来说,设计的持续性威胁防御方法降低了防御时间,提升了防御有效率,充分说明设计的持续性威胁防御方法具备更好的防御性能。     

船舶网络中的高精度入侵检测方法

分析当前船舶网络中危险数据,采用传统入侵检测方法存在检测精准度低的问题,在此基础上,提出船舶网络中的高精度入侵检测方法设计。在网络入侵检测之前,需先正确区分入侵行为,找到拟合函数,并描述网络入侵种类与特征之间映射关系。通过确定两者映射关系,对数据进行身份认证和加密处理,并由此构建分类超平面。采用拉格朗日函数分析对偶形式,确定权值,并构建网络入侵检测的分类支持向量机,获取入侵数据分组结果。借助Libpcap库函数,对不同数据包中的数据及规则展开分析,由此设计具体检测流程。由仿真实验结果可知,所研究方法检测精准度最高可达到99%,满足高精度入侵检测需求,为保证船舶网络安全提供设备支持。     

船舶监控网络入侵检测系统设计

为了提高船舶监控网络的安全性,进行网络入侵的准确检测,提出一种基于数据流的船舶监控网络入侵检测系统设计方法,采用数据流异常特征检测方法进行网络入侵检测算法设计,采用自适应波束形成方法进行船舶监控网络传输数据流的聚焦处理,提取船舶监控网络传输数据流的多源波束特征量,实现异常监控识别,对提取的异常监控信息进行分类处理,实现入侵检测。在嵌入式ARM环境中进行入侵检测系统软件设计。仿真结果表明,采用该系统进行船舶监控网络入侵检测的准确性较高,网络安全性较好。     

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。