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基于机器学习的光纤窃听检测方法: 收藏
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引用; 《电信科学》2020年第11期36卷 61-67页; 作者：陈孝莲秦奕张杰李亚杰宋浩鲲张会彬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; 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...; 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。; 来源：详细信息评论

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