基于机器学习的光纤窃听检测方法
Telecommunications Science（2020）
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.
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