船舶多源异构网络（涵盖AIS、卫星通信、船载控制系统等）面临跨域攻击路径隐蔽、数据异构性导致防护碎片化、边缘计算资源受限等挑战。传统安全方案难以应对动态攻击场景，亟需构建轻量化、自适应协同防护体系。
本项目拟针对船舶多源异构网络场景的动态风险感知与协同防御方法进行研究，主要内容包括：1）基于图论与船舶多源数据融合的船联网拓扑风险评估研究；2）基于船舶固件特征迁移的ROP攻击推演研究；3）基于边缘容器化与强化学习的船联网动态防御验证研究。
项目将研发多源异构数据处理平台，构建船舶网络攻防推演环境，形成动态风险画像生成-跨层攻击路径阻断-边缘节点自主响应的闭环解决方案。
预期成果将为智能船舶导航系统、船岸协同数据传输等场景提供理论支撑与技术验证，构建船舶网络安全SL3级防护体系，为船联网安全标准制定提供技术参考，推动船舶网络安全防护体系向主动防御、协同防御方向发展。