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针对传统的大规模船舶物联网安全状态识别方法在非法攻击情况下,网络振荡引起的识别中断问题,提出大数据背景下的大规模船舶物联网安全状态识别研究。利用数据采集卡采集物联网中多个传感器数据,通过通信网关传输至处理中心,融合多源数据,在Spark框架下实现识别任务的调度和资源分配,依据状态转移规则计算出融合数据的状态转移最大概率,识别出物联网安全状态。测试结果表明,与传统的识别方法相比,提出的大数据背景下的大规模船舶物联网安全状态识别方法识别过程并未中断,并且有效响应时间更长。