船舶通信网络安全风险评估云计算平台设计

以解决船舶通信网络安全风险评估问题,保障船舶通信网络安全为目的,设计船舶通信网络安全风险评估的云计算平台。从数据源内采集船舶通信网络相关数据并分别存储在不同类型数据库内,数据挖掘分析层分析所采集数据,构建由物理、软件、网络安全管理组成的船舶通信网络安全风险评估指标体系,利用风险评估模型获取船舶通信网络安全风险评估结果。船舶通信网络组件服务层将评估结果等以组件形式传输至船舶通信网络应用展示层内,向用户提供可视化结果查询等功能。实验结果显示,该平台能够准确评估船舶通信网络安全风险等级,保障船舶通信网络安全。     

基于移动网络的船载航行数据实时采集

本文研究船舶移动网络技术,重点分析船舶移动网络系统模型,给出通信容量和船舶数量之间的关系,探讨船舶移动网络的安全性,总结截获成功率和船舶数量之间的关系。设计了船舶航行数据实时采集系统,分析船舶主机燃油消耗和转速之间的关系。对船舶航行数据实时采集系统进行测试,并分析了船舶航向角随时间变化情况以及船舶航行速度随时间变化情况。本文基于移动网络技术对船舶航行数据实时采集系统的研究,有助于推动船舶航行数据实时采集系统的发展。     

船舶无线传感网络安全态势异常检测方法

为了更好保障船舶航行安全,避免船舶航行过程中常见的无线传感网络异常导致的船舶航行过程中信号网络信息处理效果不佳的问题,对船舶无线传感网络安全态势异常检测方法进行研究。通过对无线传感网络安全信息进行采集分类,实现对船舶网络信号特征的实时检测和提取。根据检测结果进行无线传感网络安全异常数据的修正,提高船舶网络运行安全。实验证实,船舶无线传感网络安全态势异常检测方法在实际应用过程中具有更高的准确性,可以更好实现对复杂船舶网络数据异常区域进行快速检测和修正的研究目标,从而更好地提高船舶航行安全效果。     

基于数据挖掘的船舶航迹自动识别系统

以充分掌握船舶航行动态为目的,设计基于数据挖掘的船舶航迹自动识别系统。该系统使用跟踪监控单元内的海事雷达和船载单片机监控终端获取船舶航行数据后,利用无线通信单元内的无线传感器、网络协调器等设备将船舶航行数据发送至数据存储与集成单元;利用该单元对船舶航行数据进行打包分发、在线压缩和存储等处理。航迹识别单元从数据存储与集成单元内调取压缩存储的船舶航行数据,并对其进行区域航迹提取、坐标转换和时间校准后,再利用基于数据挖掘的轨迹融合方法完成其航迹识别,然后将识别结果发送至展示单元呈现给用户。实验结果表明：该系统在应用过程中其运行稳定性接近99.5%,并且具备良好的通信传输能力;也可在船舶航迹复杂交错和存在其他船舶干扰情况下有效识别目标船舶航迹,应用效果显著。     

基于SDN技术的海上船舶现场通信网络架构设计

为了保障船舶在海上环境中的安全航行,增强数据信息传输稳定性,设计基于SDN技术的海上船舶现场通信网络架构。通过SDN定义的方式,搭建船舶通信体系,完成基于SDN技术的通信切换处理。在此基础上,连接船用电子设备,按照一体化通信的拓扑结构类型,选择合适的通信接口电路,实现海上船舶现场通信网络架构的搭建与应用。实验结果表明,与异构型通信网络相比,在SDN技术支持下,通信网络架构能够有效增强海上船舶主机之间的数据信息传输稳定性,保障船舶安全航行。     

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。     

基于大数据分析的船舶航行安全自动评估系统设计

为了提高船舶航行的安全性,构建船舶航行安全自动评估系统,提出基于大数据分析的船舶航行安全自动评估系统设计方法。采用航向陀螺仪、三轴磁力计等敏感传感器进行船舶航行姿态参数采集,根据采集的船舶航行姿态数据进行大数据特征重组,建立船舶航行姿态参量大数据库,设计数据访问调度和参数融合算法,进行船舶航行安全大数据信息调度和特征分析,进而实现船舶航行安全自动评估。在嵌入式ARM环境下进行系统的软件开发,实现系统优化设计。仿真结果表明,采用该系统进行船舶航行安全自动评估的准确性较好,船舶航行安全信息大数据访问调度的实时性较高。     

大数据环境下船舶航行异常属性采集方法研究

为了缩短船舶航行异常属性的采集时间,提高异常属性的采集效率,提出了大数据环境下船舶航行异常属性采集方法研究。在大数据环境下,将船舶航行异常属性的尺度空间函数展开,通过计算异常属性主曲率的大小,寻找船舶航行异常属性的边缘特征点,完成船舶航行异常属性特征点的提取。采用异常属性变异系数,得到了采集传感器节点的能量消耗,利用船舶航行异常属性采集算法的实现流程,实现了大数据环境下船舶航行异常属性的采集。实验结果表明,大数据环境下的异常属性采集方法与传统采集方法相比,异常属性的采集效率提高了46.05%。     

物联网技术在舰船网络安全监测预警中的应用

为了提升网络通信的安全性,提出基于物联网技术的舰船网络安全监测预警方法。感知层利用传感器采集舰船网络设备数据;传输层中数据传输单元依据传输控制协议,封装打包各传感器采集的舰船网络数据,并传输至融合层;融合层中数据融合单元,利用加权融合算法,融合各传感器采集的网络数据;应用层中网络安全监测单元,利用集对分析算法,结合融合后的网络数据,计算舰船网络安全态势值,监测舰船网络的安全态势;利用网络安全预警单元对比分析安全态势值与设置阈值,当安全态势值低于设置阈值,则发出警报,实现舰船网络安全预警。实验证明,该方法可有效融合舰船网络设备相关数据,精准监测舰船网络的安全态势,完成网络安全监测预警。     

基于5G通信技术的船舶网络系统设计

设计基于5G通信技术的船舶网络系统,以提升船舶航行过程中与地面控制站的连通性。该系统以B/S架构为基础,通过通信终端层中的船载终端通信装置,采集船舶航行相关数据后,连接控制传输层内的5G基站;控制传输层利用SDN控制器,按照ZigBee通信协议,控制通信终端内的船载终端通信装置向5G基站发送船舶航行数据,5G基站连接5G核心网络后,利用其将船舶航行数据传输到地面站的云数据中心层。该层使用云管门户、运营门户和运维门户对舰船航行相关数据进行管理,实现海上船舶与地面控制站之间的通信网络连接。实验结果表明,该系统具备较好的稳定性,其传输船舶数据时,传输速度较快,且网络节点接收功率损耗较小,应用效果较佳。     

船舶避碰中灰色数据挖掘研究

随着海洋运输业的发展,航行在海上的船舶数量越来越多,船舶避碰系统成为保障船舶航行安全的必要设备之一。现有的船舶避碰算法有基于视频图像帧数据的、红外传感器设备采集数据的,也有利用知识发现及大数据挖掘技术对船舶航行轨迹及碰撞规律进行分析,对船舶航行进行辅助指导。本文研究船舶避碰中的灰色度数据挖掘技术,并根据实际的应用数据建立灰色度数学模型,最后对本文的船舶避碰算法进行仿真,与传统算法进行比较分析。     

基于区块链技术的船舶智能航行大数据平台仿真

当前平台可以实时监测船舶在海上航行的动态,但功能和性能无法满足用户的需求,为此提出基于区块链技术的船舶智能航行大数据平台。采用区块链技术设计船舶智能航行大数据平台架构,利用RMTP925DB型号芯片设计船舶航行大数据采集复位电路,设置数据压缩节点在传输过程中的请求速率在带宽容量范围内,计算终端接收到船舶航行数据包总数。通过压缩门限值采集船舶航行过程中实时数据,根据船舶航行数据压缩空间的判断,压缩了船舶航行大数据,结合船舶航行领域模型的构建,实现船舶智能航行大数据平台设计。测试结果表明,本文平台功能可以满足用户的需求,提高了服务效率。     

基于FPGA的船舶航行视频采集系统设计与实现

为解决常规船舶航行视频采集系统在复杂海况环境下,存在视频采集分辨能力较低的不足,提出了基于FPGA的船舶航行视频采集系统设计与实现。依托船舶航行视频采集系统执行机构设计、控制电路设计,实现了系统硬件设计;基于船舶航行视频采集系统网关结构设计、控制过程设计,完成了系统软件设计,实现了FPGA的船舶航行视频采集系统设计。试验数据表明,提出的船舶航行视频采集系统较常规船舶航行视频采集系统,视频采集分辨能力提高47.82%,适合在复杂海况下进行视频采集。     

数据挖掘聚类技术下船舶网络安全保护态势研究

船舶网络交互安全可以直接影响船舶日常工作,为了有效提高船舶网络安全保护质量,引入数据挖掘聚类技术,以此为基础设计船舶网络安全保护技术。在当前船舶网络环境下,建立多条数据基本链,不断迭代,完成网络数据挖掘,再辅以三维云数据聚类技术,完成数据聚类,根据聚类数据类型特征,设计3种不同的访问控制路径,获取特征细节层次,最后建立保护控制端口,根据网络访问数据的特征细节和稳态率,明确响应时间,以此作为排序依据,进行访问控制排列,实现船舶网络安全保护。实验数据表明,应该船舶网络技术后,船舶网络非法占用比降低了26%,程序非法捕捉率提高29%。     

大数据时代船舶溢油扩散风险实时预警方法

传统船舶溢油扩散风险预警方法存在风险系数预警实时性不强的问题,通过对方法程序解析发现算法逻辑滞后是导致方法风险预警实时性迟滞的根源。因此,提出大数据时代舰船溢油扩散风险实时预警方法。构建大数据挖掘网络计算框架并在框架基础上建立溢油相关参量计算功能区,实现对船舶溢油模型参量的定义计算;通过曲线加权的方式优化大数据挖掘网络计算框架,进行方法模型参量预警输出量的计算设定,通过在仿真测试平台中导入实际数据,对设计方法的性能进行测试,通过对比达标数据证明方法的可行性。     

船舶通信网络远程监测数据自动采集方法

受到海上环境的影响,船舶通信网络数据传输实时性受限,为此,提出船舶通信网络远程监测数据自动采集方法。根据船舶在海上航行的时域理论,分析船舶通信网络远程监测数据的边缘频率分布情况,基于冗余数据在船舶通信网络中的密度分析结果,利用滤波器调整了船舶通信网络远程监测数据的参数,提取出船舶通信网络远程监测数据的特征向量,通过计算实际发送远程监测数据的总量,得到远程监测数据的采集总量最大化的约束条件,获取船舶通信网络节点接收数据总量与跳数之间的关系,给出船舶通信网络远程监测数据采集的目标函数,实现船舶通信网络远程监测数据的采集。实验结果表明,提出的船舶通信网络远程监测数据自动采集方法在降低数据冗余度的同时,也可以提高采集效率。     

基于知识图谱的舰船通信网络安全风险评价研究

为了保证舰船在海上安全运行,提出基于知识图谱的舰船通信网络安全风险评价方法。采集舰船通信数据、预处理,根据实体间的联系建立舰船通信网络安全的知识图谱;采用图数据库对舰船通信网络数据的知识图谱进行储存与查询;建立知识图谱注意力网络的舰船通信网络安全风险评价模型。实验结果表明：该方法可准确评价舰船通信网络安全风险等级,具有较高的安全风险评价能力;能够提升舰船通信网络保密性、完整性和可用性。     

基于四层过滤的船舶通信网络入侵检测模型研究

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。     

船舶通信网络垃圾邮件的检测分析

垃圾邮件占用大量的船舶通信网络通信资源,而且危及船舶通信网络安全,针对当前船舶通信网络垃圾邮件检测率低,检测时间复杂度高的难题,设计基于数据挖掘的船舶通信网络垃圾邮件检测方法。首先对船舶通信网络垃圾邮件检测原理进行分析,提取船舶通信网络垃圾邮件检测特征,然后采用数据挖掘方法对船舶通信网络垃圾邮件检测特征进行分析,建立船舶通信网络垃圾邮件检测的分类器,最后进行船舶通信网络垃圾邮件检测实证分析,分析结果表明本文方法的船舶通信网络垃圾邮件检测正确率超过了90%,远远高于船舶通信网络垃圾邮件检测的实际要求,降低了船舶通信网络垃圾邮件检测时间复杂度,是一种有效的船舶通信网络垃圾邮件检测手段。     

基于人工智能算法的船舶通信网络安全性能研究

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。