基于机器学习的光纤窃听检测方法

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.

关键词：窃听检测、光纤窃听、机器学习、神经网络

所属期刊栏目：36

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省电力有限公司科技项目No.J2019124

在线出版日期：2020-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：61-67