物联网环境下舰船通信网络异常数据检测系统设计

在物联网通信环境下,传统的船舶通信网络异常数据检测系统,受到IPv4接口协议的限制,导致采用IPv6高速物联交互协议的流量节点异常机制管控性降低,全局物联网络交互单元出现异常数据节点检测识别漏洞,给网络通信安全带来威胁。因此,提出物联网环境下舰船通信网络异常数据检测系统设计。通过架设基于IPv6协议的交互数据节点支持硬件,实现对底层数据流的硬核支持;在数据交互的链路层添加异常数据甄别检测单元,配合异常节点流量识别算法,实现在链路层上对物联网异常数据的识别拦截,从而完成系统的设计。为保证设计系统的有效性,通过仿真实验对设计系统的检测识别准确性进行对比,通过数据证明提出设计系统优于传统检测系统。     

舰船电力系统通信网络安全智能监测系统

现有的舰船电力系统通信网络安全监测系统所采用的安全监测逻辑,普遍为软件层的异常流量分析方案。在电力数据流量节点并行的异构状态下,此种监测方式存在很大的数据绕行漏洞,严重威胁舰船电力系统通信网络的安全。因此,提出并设计了舰船电力系统通信网络安全智能监测系统。在电力系统信号输出端设计异常流量监控硬件,为监控流量节点的异常行为分析计算提供平台支持;对通信层流量进行异常行为分析计算,锁定存在异常行为的节点位置;然后对异常节点进行针对性拦截提取计算,并搭建正常通信流量与服务器间的交互通道,实现舰船电力系统通信网络的安全智能监测。通过对比实验,对提出设计进行可行性验证。     

基于实时以太网技术的船用合并单元装置

船用合并单元装置是船舶电力保护系统现场层重要的采集装置,其现有通信接口对船舶电力系统新的保护策略具有一定的制约。针对实时以太网(EPA)技术的特点,开展实时以太网与船用合并单元的适配技术研究,从硬件设计、软件设计和接口设计等方面介绍设计方案,并详细说明实时以太网接口的适配方案以及数据同步传输的解决方案。为船舶电力系统现场层数据传输引入一种新的网络技术。     

基于LoRa技术的船舶航行环境智能监测系统

传统船舶航行环境监测系统无法将异常数据识别与动态实时预警相关联,导致系统识别过程与预警输出之间存在时间误差。为此,提出基于LoRa技术的船舶航行环境智能监测系统。基于LoRa技术创建系统框架,重构系统硬件,在此基础上,结合LoRa技术传输特征,对航行数据进行LoRa协议特征优化,同时,对航行状态输出阈值进行动态调整,实现LoRa网络下监测数据的实时共享。实验结果表明,提出设计的监测系统,能够有效缩短数据输出时的误差量,且满足实际应用技术要求。     

基于身份认证的船舶通信网络全同态加密方法

传统船舶通信网络全同态加密方法加密过程中,无法实现身份数据认证,造成加密权限紊乱,为此设计基于身份认证的船舶通信网络全同态加密方法。使用汇聚节点方式将身份认证程序引入全同态加密系统中,通过明文集计算对身份认证数据进行同态加密,检测汇聚节点数据完成身份认证数据的检测;对加密文案进行去噪处理,通过整数同态加密,实现船舶通信网络全同态加密。试验数据表明,设计的同态加密方法比传统同态加密方法的保密系数高12%,并且能够实现身份认证处理。     

舰船电力通信网络的安全智能预警系统设计

分析舰船电力通信网络安全智能预警效果具有重要意义,针对当前舰船电力通信网络安全智能预警系统存在的误差大,精度低的缺陷,设计了基于光传感技术的舰船电力通信网络安全智能预警系统。首先分析舰船电力通信网络安全智能预警系统的研究现状,并指出各种系统缺陷,然后采用光传感器采集舰船电力通信网络安全状态信息,并根据状态信息的小波信息熵识别舰船电力通信网络安全状态,根据网络安全状态识别结果设计相应预警保护措施,采用仿真实验分析了智能预警系统的性能,结果表明,本文系统的舰船电力通信网络安全状态识别精度高,加快了舰船电力通信网络安全识别速度,可以快速实现舰船电力通信网络安全预警,具有重要的实际价值。     

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。     

船舶电力监测网络流量异常检测算法研究

由于船舶电力监测网络的工作环境日益复杂,网络流量出现异常状态的频率越来越高,为了对船舶电力监测网络流量异常状态进行准确跟踪和检测,提出基于数据挖掘技术的船舶电力监测网络流量异常检测方法。首先深入分析当前船舶电力监测网络流量异常研究现状,并收集船舶电力监测网络流量异常数据,然后对船舶电力监测网络流量异常数据进行去噪处理,并根据数据挖掘技术建立船舶电力监测网络流量异常检测模型,最后采用具体船舶电力监测网络流量异常数据进行验证性测试实验。结果表明,本文方法可以有效检测船舶电力监测网络流量异常状态,误检率相当低,并且船舶电力监测网络流量异常检测结果优于其他方法,具有广泛的应用前景。     

云计算下舰船监控网络快速双向认证方法

传统认证方式过于繁琐,导致监控数据交互速率低,云计算资源过度浪费的问题。提出云计算下舰船监控网络快速双向认证方法。通过创建轻量级认证协议单元,对认证协议做精简优化运算。同时,依托双向认证技术,引入双向同步无密钥组协议单元,对优化后的认证协议做双向认证身份对接运算,实现双向同步对舰船监控网络认证。开放安全的双向同步密钥认证,提升云计算交互数据处理能力。解决监控双向认证交互速率低的问题。通过对比实验证明,提出的云计算下舰船监控网络快速双向认证方法,在各项数据优于现有传统认证方法,具有可行性。     

基于数据驱动的舰船通信网络异常行为检测方法

为了提高对舰船通信网络异常识别能力,提出基于数据驱动的舰船通信网络异常行为检测方法。采用最短路径和最大覆盖范围寻优方法构建舰船通信网络的节点覆盖模型,通过最小间隔均衡技术对舰船通信网络的信道均衡控制,提取舰船通信网络的信道传输信息特征。对舰船通信网络的行为特征参数分析,结合谱分量融合和融合聚类处理方法,实现对舰船网络异常行为的数据驱动控制。根据数据驱动的图模型参数识别和异常谱特征聚类分析,实现对舰船通信网络异常行为检测。测试结果表明,该方法能够进行舰船通信网络异常行为检测处理,提高信道均衡性能