【摘 要】
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随着通信技术的飞速发展,大量电子设备融入到人们的工作与生活中,给电磁空间侧信道安全带来了新的挑战。针对此应用背景,本文开展了电磁空间异常检测模型研究,判定电磁空间是否异常,并对异常情况进行分类研究,找出引发电磁空间异常的原因,便于及时防范并遏止侧信道攻击。本文分析研究了涉及的采样方式和时频域分析技术、深度学习中卷积神经网络和自动编码器、生成对抗网络等技术。结合电磁空间信息安全保障需求,将引发电磁空
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随着通信技术的飞速发展,大量电子设备融入到人们的工作与生活中,给电磁空间侧信道安全带来了新的挑战。针对此应用背景,本文开展了电磁空间异常检测模型研究,判定电磁空间是否异常,并对异常情况进行分类研究,找出引发电磁空间异常的原因,便于及时防范并遏止侧信道攻击。本文分析研究了涉及的采样方式和时频域分析技术、深度学习中卷积神经网络和自动编码器、生成对抗网络等技术。结合电磁空间信息安全保障需求,将引发电磁空间异常因素归纳为两类:一类为引发信息泄漏的无意电磁泄露,一类为侧信道攻击而产生的恶意电磁攻击,通过对两类因素建模、计算,分析异常电磁信息时频特性。本文结合变分自动编码器和生成对抗网络的方式,使用编码模块-解码模块-判别模块的结构,强化模型对无异常频域序列特征的学习能力及对数据重构能力,该模型重构的序列与存在异常待检序列有着显著的差异特征。测试结果表明:利用变分自动编码器与生成对抗网络结合构建的检测模型,在2MHz的频带范围内对-20d B信噪比下的异常数据的检测有效,对实际采集的异常数据的判精确性达到了95%。本文基于卷积神经网络提出了基于频域的电磁空间异常分类模型和基于时-频域的恶意电磁攻击异常分类模型。仿真结果表明:在2MHz的频带范围内电磁空间异常分类模型对-10d B信噪比下的异常有着很好的分类效果,对-15d B信噪比下的异常有着一定的分类能力;恶意电磁攻击分类模型能将-8d B以上多种调制类型进行分类。针对实时性恶意电磁攻击信号提出选用时-频域进行分类,比单纯使用频域分类效果明显。
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