基于改进机器学习的无人机网络入侵自动感知系统设计

钱鑫

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基于改进机器学习的无人机网络入侵自动感知系统设计

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提升无人机网络的安全通信能力,是保证无人机应用的基础,因此,设计基于改进机器学习的无人机网络入侵自动感知系统。系统数据模块通过NetFlow网络流量采集器,采集网络的内部安全流量,管控模块管理并调用这些数据传送至入侵检测模块中,该模块中的入侵感知网关通过部署的时空卷积网络模型,检测无人机网络入侵行为,并完成入侵行为分类,全面感知无人机网络通信状态;感知结果则通过可视化模块进行展示。测试结果显示:该系统能够精准检测网络入侵行为并及时发送入侵预警,网络中主机的内核安全程度均在0.955以上,保证网络的安全通信。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2023年第8期|1-4|共5页
作者
钱鑫;
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作者单位

南京航空航天大学;

南京210007;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
改进机器学习; 无人机; 网络入侵; 自动感知; 感知网关; 数据可视化;

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