用于船舶系统的交织业务流合成方法

本发明涉及计算机，尤其涉及一种用于船舶系统的交织业务流合成方法。

背景技术：

1、在船舶系统中，其指令的发出与接收主要依赖于一个封闭的网络系统。然而，尽管这样封闭的网络系统不容易遭受到外部的攻击，但依然很容易受到内部节点的网络攻击，且更加难以发现和检测。在此基础上，由于每一个指令的完成需要多个不同业务，领域以及主题的流量共同参与，其之间的交互构成了一个复杂的交织业务流，这使得内部节点产生的网络攻击更难以被直观的发现。

技术实现思路

1、本发明的目的就在于为了解决上述问题设计了一种用于船舶系统的交织业务流合成方法。

2、本发明通过以下技术方案来实现上述目的：

3、用于船舶系统的交织业务流合成方法，包括：

4、s1、构建训练模型，训练模型包括生成器、第一鉴别器和第二鉴别器，生成器用于生成伪造的复杂业务流数据样本，第一鉴别器和第二鉴别器用于判断输入的数据是真实样本还是生成样本；

5、s2、获取训练数据集；

6、s3、初始化训练模型的参数，训练数据集导入训练模型进行训练优化，优化后的生成器作为合成模型；训练优化过程包括：

7、s301、从随机噪声中生成一批样本，输入到生成器，生成器根据输入的随机噪声输出生成样本；

8、s302、将生成样本和真实样本作为第一鉴别器的输入，第一鉴别器根据输入进行鉴别，并计算生成器的第一损失和第一鉴别器损失；

9、s303、根据第一鉴别器损失更新第一鉴别器损失，生成器根据生成器的第一损失，调整生成器的参数；

10、s304、将生成样本和真实样本作为第二鉴别器的输入，第二鉴别器根据输入进行鉴别，并计算生成器的第二损失和第二鉴别器损失，第一鉴别器和第二鉴别器计算损失利用的损失函数不同；

11、s305、根据第二鉴别器损失更新第二鉴别器损失，生成器根据生成器的第二损失，调整生成器的参数；

12、s306、直到达到预设的训练轮数或生成器的混合损失达到收敛；

13、s4、合成模型生成交织业务流。

14、本发明的有益效果在于：通过本交织业务流合成方法，缓解现有数据量不足的问题。实验表明，使用本交织业务流合成方法可以大幅度提高业务规则库设计的合理性和覆盖范围，从而更有效地抵御来自网络内部的攻击。

技术特征：

1.用于船舶系统的交织业务流合成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的用于船舶系统的交织业务流合成方法，其特征在于，生成器的第一损失表示为：第一鉴别器损失表示为：平衡参数更新规则为：kt+1＝kt+λk(γlrecon(x)-lrecon(g(z))，其中，z为初始输入噪声，g(z)为生成器生成样本，k为平衡参数，λk为学习率，γ为预设的比例系数，用于平衡生成第一鉴别器的损失，kt为上一轮训练的平衡参数，kt+1为当前轮训练的平衡参数；

3.根据权利要求1所述的用于船舶系统的交织业务流合成方法，其特征在于，生成器、第二鉴别器输入到输出依次包括输入层、第一编码器和输出层，生成器的输出层为卷积层，卷积层用于降低生成数据的维数，第二鉴别器的输出层为分类器；第一编码器从输入到输出依次包括第一归一化层、第一多头自注意模块、第一丢弃层dropout、第二归一化层、第一前馈网络和第二丢弃层dropout，输入层的输出分别作为第一归一化层和第二归一化层的输入，第一丢弃层dropout的输出和第二丢弃层dropout的输出均作为输出层的输入；

技术总结本发明公开了用于船舶系统的交织业务流合成方法，涉及计算机技术领域，包括S1构建训练模型，训练模型包括生成器、第一鉴别器和第二鉴别器，生成器用于生成伪造的复杂业务流数据样本，第一鉴别器和第二鉴别器用于判断输入的数据是真实样本还是生成样本；S2获取训练数据集；S3初始化训练模型的参数，训练数据集导入训练模型进行训练优化，优化后的生成器作为合成模型；S4合成模型生成交织业务流；通过本交织业务流合成方法，缓解现有数据量不足的问题。实验表明，使用本交织业务流合成方法可以大幅度提高业务规则库设计的合理性和覆盖范围，从而更有效地抵御来自网络内部的攻击。技术研发人员：龚海刚,刘明辉,韩福波,周子瀚,李琳,王晓敏,刘明受保护的技术使用者：电子科技大学技术研发日：技术公布日：2024/7/23