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在舰船执行航行任务时,网络会出现局部网络、全局网络被入侵数据干扰的情况。传统的入侵数据定位方法,只能按照入侵数据属性,进行单向入侵数据定位,导致定位结果遗漏部分入侵数据,因此需要优化舰船网络入侵数据高效定位方法。该方法根据建立的定位模型,对网络入侵数据进行全局性定位;通过优化入侵数据定位规则,剥离定位范围内的其他数据;双向定位入侵数据、维护入侵数据后继节点,实现对舰船网络入侵数据的定位优化。实验测试结果表明,优化后的方法,可以完全定位4种不同的入侵数据,而传统定位方法遗漏前3组部分入侵数据的情况下,还完全遗漏了最后一组单一性质的网络入侵数据。 相似文献
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在舰船通信网络异常数据的弱关联定位中,由于使用传统弱关联定位技术的定位误差较大,因此提出一种舰船通信网络异常数据的弱关联定位技术,利用Netflow系统对舰船通信网络异常数据进行提取,通过相空间重构技术处理异常数据提取结果,并利用极限学习机进行数据挖掘,建立舰船通信网络异常数据弱关联定位模型,从而实现异常数据的弱关联定位,通过对比实验可知,该技术的最大定位误差比基于支持向量机的异常数据弱关联定位技术低21.1%;比基于特征遗传算法的异常数据弱关联定位技术低16.4%,证明了该技术更适用于舰船通信网络异常数据的弱关联定位。 相似文献
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传统的网络被动数据关联算法存在计算复杂,迭代次数过多的问题。为此提出基于云计算的舰船网络被动数据快速关联算法。采用目标假设的方法,去除被动数据中的虚假目标,构建约束条件,初始化拉格朗日乘子,通过云计算的方式求取目标函数对偶解,获得关联数据结果集,实现舰船网络被动数据快速关联。测试结果表明,与传统的被动数据关联算法相比,舰船网络被动数据快速关联算法利用云计算,简化了运算,减少了迭代次数,使得算法快速收敛。 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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普通入侵检测方法,不能在舰船保持运动状态情况下,准确判断入侵数据所处位置,并快速清除入侵数据。为解决此问题,搭建基于云计算环境的舰船网络入侵检测算法。通过数据捕捉模块的搭建、数据预处理模块的搭建,完成云计算运行环境的搭建。通过舰船网络总体结构的搭建、入侵检测算法的优化,完成算法的搭建。引入PSO法则,对算法的实现起到一定约束作用。设计对比实验结果表明,新型算法与普通方法相比,可以准确判断入侵数据所处位置,并大幅节省清除入侵数据所需时间。 相似文献
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为快速有效存储舰船监控网络异构监控数据,提出舰船监控网络异构监控数据存储方法。此方法主要用于优化舰船监控网络监控数据云存储平台的存储效果,多个舰船监控设备,经多个虚拟网关在数据接口层统一接口的使用下,将异构监控数据发送至数据处理层;数据处理层使用基于聚类的异构监控数据分类方法,将异构监控数据按照来源分类;分类后数据发送至分布式数据存储层,使用基于自适应分配的异构监控数据存储方法,结合分布式数据存储模型的可用容量与带宽状态,将分类后监控数据以自适应分配方式,存储于性能最优的存储模型,完成自适应分配存储。实验结果表明,此方法具备舰船监控网络异构监控数据自适应存储能力,存储效率、成功率显著提高。 相似文献