公开(公告)号：CN115765842A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211423379.8

申请日：2022-11-14

申请人： 广州大学

发明人： 闫红洋 ,  李博 ,  李聪 ,  王海洋 ,  李云灏 ,  莫伟钏 ,  王宇 ,  黄腾

IPC分类号： H04B7/185 ,  H04L41/14 ,  H04L41/12

摘要： 本发明设计了一种基于网络安全的低轨卫星仿真系统，比以往的工作更友好、更详细。本发明在Linux系统中使用Python和JavaScript语言实现了LEOCN，深入考虑了拓扑和路由算法、可视化、卫星移动性、通信协议和网络流量。主要包括以下模块：节点模块、连接模块、星群模块、拓扑模块、网络模块、监控模块。在此基础上，本发明可以在LEOCN上通过SDN或节点部署的方式进行路由算法的实验，并以此为基础开展更进一步的边缘计算、机器学习、区块链方面的实验。

公开(公告)号：CN115834145A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211362777.3

申请日：2022-11-02

申请人： 广州大学

发明人： 闫红洋 ,  王崇 ,  李云灏 ,  莫伟钏 ,  李聪 ,  王海洋 ,  王宇 ,  黄腾

IPC分类号： H04L9/40 ,  H04B7/185

摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的卫星异常流量检测方法和系统，方法包括如下步骤：S1，获取网络流量；S2，将生成的每条网络流量进行数据预处理并统一格式，使网络流量可视化为图片；S3，将S2中得到的网络流量图片输入监督模型，并输出预测标签；S4，将多种模型输出的预测标签与真实标签对比，得到模型测试的准确率、召回率、精准率、F1分数四项指标；S5，通过对抗样本生成算法生成网络流量图片对抗样本，欺骗流量分类模型；S6，通过对抗样本防御模型判断网络流量图片是否添加扰动，对恶意流量进行防御。本发明无需人为介入设计提取统计特征，有利于减少人工成本和时间代价。