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舰船局域网络大规模入侵实时取证方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
传统检测取证方法存在大规模入侵检测数据误差大的问题。提出舰船局域网络大规模入侵实时取证方法,依托信号滤波技术,创建卡尔曼信号滤波单元,对网络波束内部干扰源进行滤波处理,利用Hybrid入侵特征提取算法,对滤波后信号进行提取运算。实现对局域网内的入侵数据信号干扰滤波与入侵信号提取。通过对比实验证明:提出的舰船局域网络大规模入侵实时取证方法,能够有效滤除局域网入侵干扰信号波,快速筛选、锁定、提取入侵数据信号,实现实时提取入侵信号证据的效果。 相似文献
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为全面提升舰船无线网络的耐候感受能力,提出一种新型的入侵干扰信号优化检测方法。通过信号阈值选取、识别函数确定2个操作环节,完成舰船无线网络入侵干扰信号的精准识别。在此基础上,通过信号目标定位、连续检测波形确定、检测脉冲量计算3个步骤,完成新型舰船无线网络入侵干扰信号优化检测方法分析。对比实验结果表明,与普通方法相比,应用优化检测方法后,入侵干扰信号的平均波长降至3.0×10-11 Hz以下,最佳定位精准度可突破90%,舰船无线网络的耐候感受能力得到稳定提升。 相似文献
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传统舰船发动机故障诊断方法诊断时,需要对舰船发动机进行一定程度上的拆卸,无法完成零拆卸的故障检测,为此提出基于振动信号的舰船发动机故障诊断方法。使用不同波段振动信号作为检测探伤手段,采集多频段的振动信号,分析信号携带的诊断信息,完成舰船发动机故障诊断模型构建;计算振动信号非线性鲁棒值,锁定故障位置,通过编程分析,实现舰船发动机故障诊断。试验结果表明,设计的故障诊断方法比传统方法诊断定位准确率高2%,说明设计的诊断方法具备极高的有效性。 相似文献
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传统舰船监控网络入侵检测方法实时性差,无法及时发现舰船监控网络中的入侵行为。为了满足舰船监控网络入侵检测的实时性,加快舰船监控网络入侵检测速度,提出一种舰船监控网络入侵的实时检测方法。首先提取舰船监控网络入侵行为特征,然后引入特征降维算法对舰船监控网络入侵行为进行处理,使得舰船监控网络入侵行为特征数量变少,最后引入支持向量机对舰船监控网络入侵行为进行分类和检测,并通过实例分析本文方法的有效性。结果表明,本文方法能够有效防止出现"维数灾"现象,具有较好的舰船监控网络入侵检测实时性,提高入侵检测的准确性,能够有效保证舰船监控网络安全。 相似文献
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入侵行为检测是保证舰船网络安全的核心技术,当前入侵行为检测与识别存在检测误差大,识别准确性差等严重不足,为此设计基于核主成分分析和聚类分析算法的舰船网络入侵行为的检测与识别方法。首先对舰船网络入侵行为的检测的原理进行分析,并收集大量的舰船网络入侵行为检测特征。然后采用核主成分分析对舰船网络入侵行为检测特征进行选择,并通过聚类分析算法建立训练样本。最后建立舰船网络入侵行为检测与识别模型。利用标准舰船网络入侵数据集的仿真测试结果表明,本文方法不仅可以大幅度减少舰船网络入侵行为特征数量,降低舰船网络入侵行为检测的复杂度,舰船网络入侵行为检测的实时性增强,而且能够获得更高正确率的舰船网络入侵行为检测结果。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,43(12)
传统入侵检测系统仅能对中高风险数据进行甄别预警,无法对低匹配度异质信息进行风险预测感知,导致大量低匹配度异质信息涌入,占用网络数据资源,造成信息交互资源不足,网络运行效率降低甚至瘫痪。针对上述问题,结合低匹配度异质信息特征,提出舰船网络低匹配度异质信息入侵感知预测系统。根据低匹配度异质信息特征,设计专用的数据分析模块与动态路由单元,通过设计功能硬件,为系统算法层面运行提供平台;然后通过博弈算法对低匹配度异质信息进行特征分析模型建立,获得匹配信息量。最后根据匹配信息量,引入低匹配度异质信息感知算法,完成对低匹配度异质信息的感知预测计算。利用双系统数据同步调试的方式,对设计系统数据可靠性进行验证,通过数据结果证明设计系统,满足低匹配度异质信息入侵感知预测的要求。 相似文献
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针对现有舰船上采用的导航系统存在北斗卫星信号接入识别率低、目标识别精度差的问题。提出基于北斗卫星的舰船导航系统定位目标精准识别方法。针对传统方法对北斗卫星信号运算过程资源消耗大,运算率低的问题,引入Cstx小波融合算法,对北斗卫星信号进行定向专属计算。同时,为解决目标识别精准度低的问题,引入神经追踪特征算法,对专属解析后的北斗卫星图像目标进行动态特征追踪与提取锁定。最后,通过仿真模型实验证明,提出的基于北斗卫星的舰船导航系统定位目标精准识别方法,能够快速、有效、精准锁定识别北斗卫星导航内设定目标。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(2)
针对原有入侵风险等级分类系统对入侵信息等级划分具有误差性的问题,设计舰船通信网络入侵风险等级分类系统。此次系统设计的硬件部分沿用原有系统的硬件部分,仅增加网络信号处理设备,提升通信网络对入侵信息的处理能力。采用上述硬件结合网络数据分类结果与K均值算法,获取网络中的异常信号信息。应用风险严重等级的置信度函数计算信息的风险等级,按照风险等级分类结果完成对信息的分类工作。至此,舰船通信网络入侵风险等级分类系统设计完成。构建系统性能测试环节,与原有系统相比,此系统的信息风险等级结果与样本设定一致。综上所述,此系统的风险等级分类效果较好,与原有系统相比更具优越性。 相似文献