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为提升舰船设备通信质量及稳定性,设计舰船多信道无线网络抗干扰算法。建立舰船多信道模型,获取舰船多信道网络信号,提取舰船多信道网络干扰信号特征、计算干扰信号特征数据邻域距离、可达距离和异常因子,从信号中挖掘干扰信号;改进小波阈值算法对舰船多信道无线网络干扰信号进行抑制,实现舰船多信道无线网络的抗干扰。实验结果表明:该算法应用后,舰船的多信道无线网络的频率变化稳定,抗干扰效果较好,可保证接收端完整接收发射端的信号。 相似文献
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云计算下舰船无线移动通信网络敏感数据防泄露技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高云计算下舰船无线移动通信网络敏感数据的保密传输性能,进行数据防泄露设计,提出一种基于有限域混合编码的无线移动通信网络敏感数据加密技术,采用异值分解方法对舰船无线移动通信网络敏感数据进行向量量化分解,在数据传输链路层对加密数据进行随机置乱处理,在有限域内对舰船网络传输敏感数据进行循环移位和随机线性重组,构造密钥协商协议进行混合编码,实现加密密钥和解密密钥构造,实现云计算下舰船无线移动通信网络敏感数据防泄露设计。仿真结果表明,采用该方法进行数据加密,数据的抗明文攻击能力较强,防泄露能力得到提升,提高了数据的保密传输性能。 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 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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《舰船科学技术》2021,43(20)
船舶中网络数据较多,传统病毒入侵检测方法不能有效对正常数据与异常数据分类,从而导致网络病毒入侵检测率与误检率较低,基于这一问题,将数据挖掘算法应用到船舶网络病毒入侵检测中。对网络数据采集,采用数据挖掘技术中的聚类分析算法将数据集合中对象划分成若干个类,聚类后形成多个数据集,在此基础上,确认离群点,划分为正常类与异常数据类,采用Apriori算法挖掘离散点中的频繁项集,寻找到病毒入侵中出现的频繁异常数据集,实现船舶网络病毒入侵检测。实验将检测率与误检率作为入侵检测指标,结果表明,此次研究的方法检测率高,并有效降低了误检率,证明所研究的检测方法的有效性。 相似文献
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舰船机舱监控网络高维感知数据主要包含正常状态数据与异常状态数据,其中异常状态数据规模较大,增加舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘的难度,导致数据弱关联挖掘效率较低,为此设计一种舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘方法。采集舰船机舱监控网络高维感知数据,计算采集到的数据点与数据点之间的紧密联系度,确定异常数据最合适的异常处理时间,在此基础上,对正常感知数据与异常感知数据特征相关性参数进行统计特征分析,对数据弱关联模糊值评估,完成舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘。实验证明,在正常感知数据与异常感知数据弱关联挖掘上,此次设计的方法都比传统2种方法的挖掘效率高。 相似文献
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针对舰船监控网络病毒检测系统检测结果精度较低的问题,设计安全防护环境下舰船监控网络病毒检测系统。在此次设计中沿用原有舰船监控网络病毒检测系统硬件,着重进行系统软件设计。通过构建软件框架进行软件设计,设定病毒规则库并对网络数据进行捕获;将捕获后的数据通过滤波进行预处理;采用聚类的方式进行数据挖掘并构建病毒特征库;将网络中的数据与病毒特征库进行匹配,完成网络病毒的检测。至此,安全防护环境下舰船监控网病毒检测系统设计完成。构建对比试验,对比检测范围体现检测精度。与原有系统相比,此系统检测范围更加完成。由此可见,此系统检测精度更高,检测更有效。 相似文献
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