基于机器学习的光纤窃听检测方法

作     者：陈孝莲 秦奕 张杰 李亚杰 宋浩鲲 张会彬 CHEN Xiaolian;QIN Yi;ZHANG Jie;LI Yajie;SONG Haokun;ZHANG Huibin

作者机构：国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司江苏无锡214000 北京邮电大学信息光子与光通信研究院北京100876 

基　　金：江苏省电力有限公司科技项目(No.J2019124) 

出 版 物：《电信科学》 (Telecommunications Science)

年 卷 期：2020年第36卷第11期

页      码：61-67页

摘      要：光纤窃听是信息安全的重大隐患之一,但其隐蔽性较高的特点导致筛查困难。针对通信网络中面临的光纤窃听问题,提出了基于机器学习的光纤窃听检测方法。首先基于窃听对传输物理层的影响,设计了7个维度的特征向量提取方法;其次通过实验,模拟窃听并收集特征向量,利用两种机器学习算法进行分类检测和模型优化。实验证明,神经网络分类算法的性能优于K近邻分类算法,其在10%分光窃听中可以实现98.1%的窃听识别率。

主 题 词：窃听检测 光纤窃听 机器学习 神经网络 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.11959/j.issn.1000−0801.2020299

馆 藏 号：203992925...