一种基于可信度评估模型的低轨卫星网络安全路由方法

    公开(公告)号:CN117939473A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410135427.6

    申请日:2024-01-30

    Abstract: 本发明涉及一种基于可信度评估模型的低轨卫星网络安全路由方法,包括:根据低轨卫星之间的数据交互信息构建直接信任评估模型和间接信任评估模型,利用直接信任评估模型计算当前低轨卫星对其邻居卫星节点的直接信任值;利用间接信任评估模型计算当前低轨卫星对其邻居卫星节点的间接信任值;根据当前低轨卫星对其邻居卫星节点的直接信任值和间接信任值对恶意节点进行识别和处理,对链路状态更新包中的对应字段进行修改,将该卫星直接连接的链路状态设置为不可用状态并且将该数据包进行区域泛洪,达到全网路由收敛,及时隔离出一个安全稳定的网络拓扑,可以提升卫星网络进行业务传输时的运行效率和稳定性,增强卫星网络的安全性和健壮性。

    一种基于深度学习的光端机设备故障预测方法

    公开(公告)号:CN119807661A

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202411891062.6

    申请日:2024-12-20

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的光端机设备故障预测方法,包括接收光端机的历史运行性能指标数据和历史环境状态监测数据并预处理;从光端机的历史运行性能指标数据和历史环境状态监测数据通过自适应大小的时间滑动窗口获得待测运行性能指标数据序列和待测环境状态监测数据序列;将待测运行性能指标数据序列分别输入LSTM模型和第一TCN模型进行特征提取,得到全局特征序列和局部特征序列,将待测环境状态监测数据序列输入第二TCN模型进行特征提取,得到外部因素特征序列,利用预设的加权因子将全局特征序列、局部特征序列和外部因素特征序列进行加权融合得到融合特征序列,将融合特征序列输入基于特征维度注意力和时间维度注意力的Transformer编码器,输出预测结果,本发明可以显著提高预测结果的准确性。

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