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《舰船科学技术》2018,(24)
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。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(10)
舰船网络异常通信行为变化不仅具有规律性,同时具有随机性,当前方法无法挖掘舰船网络异常通信行为的复杂变化特点,使得舰船网络异常通信行为识别实时性和准确性差。为了获得更优的舰船网络异常通信行为识别结果,提出神经网络算法的舰船网络异常通信行为识别模型。首先描述舰船网络异常通信行为识别原理,然后将舰船网络异常通信行为识别看作问题,引入神经网络算法对其进行建模,在舰船网络异常通信行为识别建模过程中,引入粒子群算法解决神经网络参数确定的难题,最后进行舰船网络异常通信行为识别测试实验。结果表明,神经网络算法获得了准确性较高的舰船网络异常通信行为识别结果,而且由于神经网络收敛快,使得舰船网络异常通信行为识别实时性好,具有良好的推广应用价值。 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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为使处于航行状态下的船舶具备良好通信条件,设计一种新型船舶通信网络的入侵提取与检测方法。以云计算环境作为物理搭建背景,通过特征比对序列构建、粗提取算子确定的方法,完成船舶通信网络的入侵特征提取。在此基础上,利用Modbus TCP安全协议,构建基础的船舶通信网络检测证人链,并根据具体网络运行需求,分析所需遵循的检测率,完成云计算船舶通信网络入侵特征检测与提取方法的构建。实用对比结果显示,与常见处理手段相比,应用新型入侵提取与检测方法后,船舶通信网络的基础维护量得到稳定提升,单位时间内信息通量的最大值状态得到有效延伸,具备构建良好船舶通信条件的物理能力。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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船舶非法排污行为在中国沿海屡禁不止,对我国沿海海洋环境造成极大的破坏和威胁。首先提出船舶非法排污的概念,然后分别从行政、刑事和民事责任三个视角对船舶非法排污行为可能引起的法律责任进行全面分析,最后就如何防止船舶非法排污行为提出工作建议。 相似文献
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盲信号分离算法是船舶通信网络研究中的一个重要方向,为了解决当前盲信号分离算法存在的分离效果差、精度低等缺陷,提出一种基于混合人工智能算法的船舶通信网络盲信号分离算法。首先对船舶通信网络盲信号分离原理进行分析,指出盲均衡器权向量是影响分离效果的关键因素,然后采用粒子群算法和蚁群算法组成一个混合人工智能算法,将其引入盲均衡器权向量最优值的搜索中,最后进行船舶通信网络盲信号分离实验。本文算法能够快速有效的找到盲均衡器权向量最优解,解决当前船舶通信网络盲信号分离算法存在的难题,提高了船舶通信网络盲信号分离精度,具有十分广泛的应用前景。 相似文献
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为了解决当前船舶通信网络安全性能分析过程中存在的一些问题,以提高船舶通信网络安全性能分析效果为目标,设计了基于人工智能算法的船舶通信网络安全性能分析方法。首先采用船舶通信网络安全性能分析数据,提取船舶通信网络安全性能分析特征,然后采用支持向量机作为船舶通信网络安全性能分析的建模工具,采用人工智能算法对船舶通信网络安全性能分析特征和支持向量机的参数进行同时优化,最后采用具体实验测试了船舶通信网络安全性能分析效果。结果表明,本文方法可以描述船舶通信网络安全变化特点,可以获得高精度的船舶通信网络安全性能分析结果,加快船舶通信网络安全性能分析速度,解决了当前船舶通信网络安全性能分析方法存在的缺陷,获得比较满意的船舶通信网络安全性能分析效果。 相似文献