船舶信息传输网络用户访问安全性研究

针对当前船舶网络信息用户访问传输系统中存在的精度低、速度慢,安全性能较差等问题进行深入研究,为保证舰船网络用户通信访问的安全性,提出基于统计学的船舶信息传输网络用户访问安全性算法。通过对船舶用户网络信息访问和传输安全的机密性、完整性、可用性向量进行分析,构建了网络信息传输安全评估体系。由此生成网络信息安全控制模型并对该模型进行安全性评估,以便实现多用户之间的网络信息访问传输资源共享安全控制,最终实现基于统计学的船舶信息传输网络的安全访问算法。最后对上述设计的有效性进行实验,实验结果表明,基于统计学的船舶信息传输网络用户访问安全性研究能够有效提高舰船网络访问控制的安全性,具有精准度高、评估速度快、安全性强等优势,对日常的大型船舶移动网络信息传输安全防护起到指导作用。     

长江通信信息网络安全方案研究

近几年来,长江通信专网中IP网络规模日趋扩大,已经从以提供和保证网络联通性为主要目标向以提供网络数据信息服务、保障QOS和网络安全为特征的IP网络的过渡。但是,由于在早期网络协议设计上对安全问题的忽视以及在管理和使用上的不健全,使IP网络安全受到严重威胁。本文对此加以论述并找出合理经济的解决方案。     

发展中的长江通信

长江通信管理局是交通部长江航务管理局下属的一级事业单位。其主要职能是代部组织管理长江通信网络，组织实施通信政令法规，履行长江水上安全通信职能。     

舰船复杂网络跟踪目标信息传输安全性评估分析

信息传输安全性评估分析对舰船复杂网络跟踪目标研究具有十分重要的意义,由于信息传输安全具有随机性和时变性,当前分析方法难以获得高精度的舰船复杂网络跟踪目标信息传输安全性评估结果,为了获得更优的信息传输安全性评估效果,提出基于神经网络的舰船复杂网络跟踪目标信息传输安全性评估分析方法。对当前舰船复杂网络跟踪目标信息传输安全性评估分析进展进行研究,指出各种方法的局限性和不足。采集大量的舰船复杂网络跟踪目标信息传输安全样本数据,引入神经网络描述舰船复杂网络跟踪目标信息传输安全变化趋势,从而建立相应的分析模型。最后在Matlab 2018平台上进行具体的实验,分析本文方法的性能。结果表明,本文方法的舰船复杂网络跟踪目标信息传输安全性评估精度超过了92%,且评估时间极短,有效说明了本文方法的舰船复杂网络跟踪目标信息传输安全性评估结果明显优于当前其他方法。     

浅谈公司计算机网络安全评估及发展思考

当网络仅仅用来传送一般信息的时候,安全问题并没有突出地表现出来,而公司的主要业务、敏感数据运行在网上时,计算机网络安全就成为一个不容忽视的问题。也因业务需要不可避免地与Internet直接或间接地联接起来,使得网络运行环境更加复杂、分布地域更加广泛、用途更加多样化,从而造成网络的可控性降低,安全性变差。同时网络黑客的攻击、网络病毒的泛滥和各种网络业务安全要求已经构成了对网络安全的迫切需求。     

船舶信息传输网络的安全访问算法研究

为保证舰船通信安全性,提出一种基于统计学的船舶信息传输网络的安全访问算法。建立船舶信息传输网络访问控制矩阵,生成基于安全控制的多角度模型,实现多用户之间的资源共享控制,通过建立船舶信息传输网络并发多媒体负载访问的排队模型,并利用统计学对访问请求允许最大时间的统计概率与船舶信息传输网络中并发多媒体应用数量之间关系进行计算,实现基于统计学的船舶信息传输网络的安全访问算法。实验结果表明,所提算法能够有效提高舰船网络访问控制的安全性。     

大数据背景下船舶移动网络信息安全风险预测模型

为解决船舶移动网络风险识别响应速度较慢的问题,在大数据背景下,研究船舶移动网络信息安全风险预测模型。通过对网络信息安全风险数据信息特征挖掘和采样分析,筛查干扰信号的特征指标,快速识别异常信息并进行预警。实例测试结果表明,在实际应用过程中,该模型的预测精度和响应速度较高,可有效提高船舶移动网络信息安全性,为船舶航行保驾护航。     

船岸网络信息安全管理

为保障航运企业船岸网络信息安全,维护航运企业利益,分析船岸网络安全现状,总结常见的网络攻击形式和安全漏洞,归纳处理网络攻击事件的基本步骤,提出船岸网络安全管理目标和安全团队成员岗位职责,并结合具体案例分析船岸网络信息安全管理的应用,为航运企业做好船岸网络信息安全工作提出建议。     

NT5.0以上架构的局域网络信息数据安全

讨论信息数据的威胁和现状,分析信息数据在网络中的安全级别分类和减少信息数据在网络中的各种风险的安全方法,为了加强基于内核为NT5.0及以上版本的局域网信息数据安全,介绍了一些安全措施、安全策略推荐和几种存储网络以保护信息数据.     

舰船移动网络信息安全大数据集成模型

移动网络是保障舰船作战能力发挥的关键,舰船任务量的剧增,使得移动网络信息呈"井喷式"增长,给安全大数据的获取与应用带来了较大的阻碍,由此,提出舰船移动网络信息安全大数据集成模型。基于正则表达式原理,半自动化地抽取并转换安全大数据,搭建数据关联关系并行发现框架,计算数据之间的相似度,确定BP神经网络算法的最佳权值,执行BP神经网络算法分类并融合安全大数据,从而实现舰船移动网络信息安全大数据的集成。实验数据显示:数据集成平均耗时趋于1 s,并低于最小限值,具备较好的实时性。