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1. 海洋船舶通信网络安全综述

吴中岱, 韩德志, 蒋海豹, 冯程, 韩冰, 陈重庆

《计算机应用》唯一官方网站 2024, 44 (7): 2123-2136. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023070975

摘要（299）

HTML （6）

PDF （3942KB）（1106）

海上运输是人类最重要的运输方式之一，海上船舶通信网络安全对一个涉海国家的经济发展至关重要。由于海上船舶通信网络基础设施建设远不如陆地互联网络基础设施建设完善，其通信网络存在很多安全漏洞，导致多起船舶在海洋航行时遭受网络攻击。近几年，国内外已有大量有关海上通信网络安全的研究文献，但缺乏海洋船舶通信网络安全研究综述文献发表。为此，针对海洋船舶通信网络结构、存在的网络安全风险及其应对安全措施等研究文献进行系统的梳理和综合讨论。在此基础上，对海上船舶通信网络安全威胁提出应对的策略和建议。

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2. 基于Spark Streaming的实时数据分析系统及其应用

韩德志, 陈旭光, 雷雨馨, 戴永涛, 张肖

计算机应用 2017, 37 (5): 1263-1269. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.05.1263

摘要（1158）

PDF （1159KB）（909）

为了实现对实时网络数据流的快速分析，设计一种分布式实时数据流分析系统（DRDAS），能有效解决并发访问数据流的收集、存储和实时分析问题，为大数据环境的网络安全检测提供了一种有效的数据分析平台；根据Spark Streaming运行的原理设计一种动态采样的 K-Means并行算法，与DRDAS结合能实时有效地检测大数据环境下的各种分布式拒绝服务（DDoS）攻击。实验结果显示：DRDAS具有好的可扩展性、容错性和实时处理能力，与动态采样的 K-Means并行算法结合能实时地检测各种DDoS攻击，缩短了攻击的检测时间。

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3. 大数据环境下的分布式数据流处理关键技术探析

陈付梅, 韩德志, 毕坤, 戴永涛

计算机应用 2017, 37 (3): 620-627. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.03.620

摘要（694）

PDF （1326KB）（875）

大数据环境下的数据流处理实时性要求高，数据计算要求持续性和高可靠性。分布式数据流处理系统（DDSPS）能解决大数据环境下的数据流处理问题，它除具备分布式系统的可扩展性和容错性优势外，还具有高的实时处理能力。详细介绍了组成基于大数据的分布式数据流处理系统的四个子系统及其关键技术，讨论和比较了各个子系统的不同技术方案；同时介绍一种分布式拒绝服务（DDoS）攻击检测数据流处理系统结构案例，其研究内容能为大数据环境下的数据流处理理论研究和应用技术开发提供技术参考。

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4. 存储网络自适应容错技术研究

韩德志钟铭

计算机应用

摘要（1433）

PDF （1325KB）（823）

随着网络应用的普及，企业迫切需要构建高可用的存储网络系统。针对此种情况，在研究复杂存储网络高可用系统结构的基础上，设计一种面向恢复的自适应复制协议(ROARP)，该协议优于现有的复制协议，能适用于各种复杂的存储网络系统。