基于数据挖掘的船舶通信网络流量异常识别方法

作者：魏建行; 衣龙洋; 魏俊甫

来源：舰船科学技术, 2022, 44(14): 147-150.

• 数据挖掘
• 船舶通信
• 网络流量
• 异常识别
• 特征选择
• K-means聚类

以提升船舶通信网络流量异常识别效果，提出基于数据挖掘的船舶通信网络流量异常识别方法。通过统计频率和K-means聚类算法得到网络流量特征；通过拐点综合判决机制确定聚类截断阈值和误差截断阈值，特征数量低于聚类截断阈值以及识别误差大于误差阈值为可疑通信网络流量集合，同时存至2个集合内的通信网络流量即异常通信网络流量。实验证明，该方法可有效确定聚类截断阈值与识别误差截断阈值，识别异常通信网络流量精度高。