文章标题：基于机器学习的舰船通信网络流量异常检测方法

文章作者：潘志安, 庞国莉, 刘庆杰
关 键 字：机器学习;舰船通信;网络流量;异常检测;小波变换;卷积循环神经网络
文章摘要：针对舰船通信网络流量易受噪声成分影响，导致流量异常检测精度下降问题，提出基于机器学习的舰船通信网络流量异常检测方法。该方法使用基于小波变换的网络流量预处理方法，细化舰船通信网络原始流量数据，由小波阈值将细化后流量数据进行去噪处理后，通过基于机器学习的流量异常检测模型，以前向传播训练、反向传播训练的方式，训练稳定的卷积循环神经网络，将去噪后流量数据样本输入网络中，分类检测通信网络流量数据是否异常。实验结果显示：所提方法有效去除舰船通信网络流量噪声成分后，可提高舰船通信网络流量异常检测精度，无错检情况，且检测范围更全面。