【摘 要】
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随着光纤通信长距离、大容量和高速率的飞速发展,通信系统的安全性日益得到重视。混沌保密通信作为一种安全机制,其物理熵源的高随机性保障了通信系统的安全性,即令攻击者无法确定密文和明文间的对应关系。基于延时反馈结构的光混沌系统具有物理参数空间大的独特优势,且能输出高带宽、高维、复杂度的混沌信号。但这类混沌信号中会带有延时特征（Time delay signature,TDS）,TDS的泄露威胁光混沌系统
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随着光纤通信长距离、大容量和高速率的飞速发展,通信系统的安全性日益得到重视。混沌保密通信作为一种安全机制,其物理熵源的高随机性保障了通信系统的安全性,即令攻击者无法确定密文和明文间的对应关系。基于延时反馈结构的光混沌系统具有物理参数空间大的独特优势,且能输出高带宽、高维、复杂度的混沌信号。但这类混沌信号中会带有延时特征（Time delay signature,TDS）,TDS的泄露威胁光混沌系统的参数安全。目前广泛使用的TDS评估方法主要有自相关（Auto-correlation function,ACF）和延时互信息（Delayed mutual information,DMI）,其主要基于时间序列的线性相关性,在系统非线性很强的情况下容易失效。为解决强非线性下光混沌系统TDS安全性评估困难的问题,利用神经网络在处理非线性问题方面的优势,提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的TDS识别方法,并开发了相应的TDS识别软件。主要研究内容如下:（1）提出了基于CNN的光混沌TDS识别方案。利用一维混沌时间序列经延时重构方法生成二维图像样本,利用CNN优良的图像识别能力,提取蕴含在二维图像中的TDS特征。（2）验证了提出的TDS识别方案在光电振荡器（Opto-electronic oscillator,OEO）混沌实验结果下的有效性,通过对OEO混沌系统进行数值仿真探究了不同非线性强度下和不同信噪比下的TDS识别方案的有效性。（3）验证了提出的TDS识别方案在基于外部光反馈的光混沌仿真系统中的有效性。进一步研究了开环注入、闭环注入和相位调制Sagnac环互耦合这三种具有TDS抑制机制的光反馈光混沌系统,在ACF和DMI方法均失效时,验证了基于CNN的TDS识别方法的有效性。（4）设计了基于CNN的TDS识别软件,通过将一维时间序列延时重构生成图像样本过程、CNN训练过程和TDS识别过程操作进行整合,基于MATLAB开发环境编译生成方便使用的TDS识别软件。
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