基于改进机器学习的无人机网络入侵自动感知系统设计

提升无人机网络的安全通信能力，是保证无人机应用的基础，因此，设计基于改进机器学习的无人机网络入侵自动感知系统。系统数据模块通过NetFlow网络流量采集器，采集网络的内部安全流量，管控模块管理并调用这些数据传送至入侵检测模块中，该模块中的入侵感知网关通过部署的时空卷积网络模型，检测无人机网络入侵行为，并完成入侵行为分类，全面感知无人机网络通信状态；感知结果则通过可视化模块进行展示。测试结果显示：该系统能够精准检测网络入侵行为并及时发送入侵预警，网络中主机的内核安全程度均在0.955以上，保证网络的安全通信。