舰船网络通信系统的正常运行是保障舰船安全航行的基础。针对现有舰船网络通信系统访问流量异常检测模型检测精度不高和实时性不强的问题,提出一种基于多维度融合注意力的轻量级舰船网络服务器异常流量检测算法。利用Bidirectional Enco...舰船网络通信系统的正常运行是保障舰船安全航行的基础。针对现有舰船网络通信系统访问流量异常检测模型检测精度不高和实时性不强的问题,提出一种基于多维度融合注意力的轻量级舰船网络服务器异常流量检测算法。利用Bidirectional Encoder Representation from Transformers(BERT)作为特征编码器,将捕获的流量数据包映射到深度特征空间;利用深度可分离卷积(Depth-Separable Convolutional, DSC)网络和长短时记忆(Long Short Term Memory, LSTM)神经网络捕获深度编码特征的空间编码特征和时间维度的编码特征;提出一种多维度融合注意力模块,将空间和时间维度的编码特征进行特征融合;利用多维度融合特征进行正常与异常流量的分类。通过在自建的舰船流量异常数据集上进行测试,结果表明所提出模型能够有效检测出舰船网络通信系统的异常访问流量,在保持检测精度的同时,降低了检测时间开销。展开更多
控制局域网(Control Area Network,CAN)是当前广泛应用于工业制造、设备控制、系统监测等领域的信号传输与控制网络,相比于RS-485具有通信实时性强,开发周期短,覆盖范围广等优势。基于CAN总线的船舶通信网络,承担着船舶控制、设备监测...控制局域网(Control Area Network,CAN)是当前广泛应用于工业制造、设备控制、系统监测等领域的信号传输与控制网络,相比于RS-485具有通信实时性强,开发周期短,覆盖范围广等优势。基于CAN总线的船舶通信网络,承担着船舶控制、设备监测等重要功能,因此网络通信的可靠性对于船舶的安全行驶具有重要的意义。为此,本文提出一种备用通信路径计算方法,在单链路故障的应用场景下,能够有效提升故障恢复的效率,从而提高网络通信的可靠性。展开更多
文摘舰船网络通信系统的正常运行是保障舰船安全航行的基础。针对现有舰船网络通信系统访问流量异常检测模型检测精度不高和实时性不强的问题,提出一种基于多维度融合注意力的轻量级舰船网络服务器异常流量检测算法。利用Bidirectional Encoder Representation from Transformers(BERT)作为特征编码器,将捕获的流量数据包映射到深度特征空间;利用深度可分离卷积(Depth-Separable Convolutional, DSC)网络和长短时记忆(Long Short Term Memory, LSTM)神经网络捕获深度编码特征的空间编码特征和时间维度的编码特征;提出一种多维度融合注意力模块,将空间和时间维度的编码特征进行特征融合;利用多维度融合特征进行正常与异常流量的分类。通过在自建的舰船流量异常数据集上进行测试,结果表明所提出模型能够有效检测出舰船网络通信系统的异常访问流量,在保持检测精度的同时,降低了检测时间开销。
文摘控制局域网(Control Area Network,CAN)是当前广泛应用于工业制造、设备控制、系统监测等领域的信号传输与控制网络,相比于RS-485具有通信实时性强,开发周期短,覆盖范围广等优势。基于CAN总线的船舶通信网络,承担着船舶控制、设备监测等重要功能,因此网络通信的可靠性对于船舶的安全行驶具有重要的意义。为此,本文提出一种备用通信路径计算方法,在单链路故障的应用场景下,能够有效提升故障恢复的效率,从而提高网络通信的可靠性。
