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一种基于深度学习的电磁信息泄漏检测方法
被引量：
3
1
作者
茅剑
刘泰康
刘培国
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期2200-2207,共8页
电子信息设备工作时无意发射的电磁波中包含有用信息,会导致电磁信息泄漏,从而威胁设备的信息安全。现有的电磁信息泄漏检测方法,在复杂现场环境下,难以从具有不确定性的电磁泄漏信号中提取有用信息。面向电磁信息安全问题,开展了电磁...
电子信息设备工作时无意发射的电磁波中包含有用信息,会导致电磁信息泄漏,从而威胁设备的信息安全。现有的电磁信息泄漏检测方法,在复杂现场环境下,难以从具有不确定性的电磁泄漏信号中提取有用信息。面向电磁信息安全问题,开展了电磁信息泄漏检测研究,提出了一种基于深度学习的检测方法。设计了一个适用于电磁泄漏信号的一维卷积神经网络,并结合改进的梯度加权类激活映射方法,在未知电磁信息泄漏特征的前提下,通过深度学习实现电磁信息泄漏特征的智能标定和自动提取,从而解决了现场环境下电磁信息泄漏检测难以提取有用信息的问题。分别通过实测和仿真对比实验,验证了所提方法的有效性。
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关键词
信息安全
深度学习
信号检测
无意电磁发射
电磁
信息泄漏
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职称材料
题名
一种基于深度学习的电磁信息泄漏检测方法
被引量：
3
1
作者
茅剑
刘泰康
刘培国
机构
集美大学计算机工程学院
中国电子科技集团有限公司第三十三研究所
国防科学技术大学电子科学学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期2200-2207,共8页
基金
国家自然科学基金(61672335)。
文摘
电子信息设备工作时无意发射的电磁波中包含有用信息,会导致电磁信息泄漏,从而威胁设备的信息安全。现有的电磁信息泄漏检测方法,在复杂现场环境下,难以从具有不确定性的电磁泄漏信号中提取有用信息。面向电磁信息安全问题,开展了电磁信息泄漏检测研究,提出了一种基于深度学习的检测方法。设计了一个适用于电磁泄漏信号的一维卷积神经网络,并结合改进的梯度加权类激活映射方法,在未知电磁信息泄漏特征的前提下,通过深度学习实现电磁信息泄漏特征的智能标定和自动提取,从而解决了现场环境下电磁信息泄漏检测难以提取有用信息的问题。分别通过实测和仿真对比实验,验证了所提方法的有效性。
关键词
信息安全
深度学习
信号检测
无意电磁发射
电磁
信息泄漏
Keywords
information security
deep learning
signal detection
unintentional electromagnetic emission
electromagnetic information leakage
分类号
TP309.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TN911.23 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于深度学习的电磁信息泄漏检测方法
茅剑
刘泰康
刘培国
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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