论文摘要
当前舰船网络具有规模大、复杂多变的特点,网络入侵行为种类繁多,传统舰船网络入侵行为分类模型无法满足实际应用的需求。为了更好地保证舰船网络通信安全,对各种舰船网络行为准确分类,设计云计算的舰船网络入侵行为分类模型。构建云计算的舰船网络入侵行为分类模型的框架,引入云计算中的MapReduce技术实现舰船网络入侵行为并行分类,并采用BP神经网络实现单个节点的舰船网络入侵行为分类过程。最后,采用Hadoop搭建舰船网络入侵行为分类平台,并进行舰船网络入侵行为分类实例分析。结果表明,本文模型在保证高正确率舰船网络入侵行为分类结果的基础上,加快了舰船网络入侵行为分类速度,为大规模舰船网络入侵行为研究奠定了一定的技术基础。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 白凤妮
关键词: 云计算系统,舰船网络安全,入侵行为类型,特征参数,神经网络
来源: 舰船科学技术 2019年24期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 武器工业与军事技术,船舶工业,电信技术
单位: 山东胜利职业学院
分类号: TN915.08;U674.7
页码: 163-165
总页数: 3
文件大小: 1650K
下载量: 17
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