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无线网络光纤通信信号安全检测技术
1
作者
赵薇
《通信电源技术》
2025年第2期233-235,共3页
通过分析无线网络和光纤通信中的主要安全隐患,提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)混合识别的安全检测技术。该技术通过高效的信号采集和预处理手段,结合SVM的全局...
通过分析无线网络和光纤通信中的主要安全隐患,提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)混合识别的安全检测技术。该技术通过高效的信号采集和预处理手段,结合SVM的全局分类优势和CNN的深度特征学习能力,能够准确识别网络异常行为。实验结果表明,该技术在Evil Twin钓鱼攻击、伪基站攻击、光纤弯曲异常以及光信号非法接入等典型场景下,检测准确率、误报率、漏报率均优于传统隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)检测技术。
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关键词
无线网络光纤通信
安全检测
异常行为识别
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职称材料
题名
无线网络光纤通信信号安全检测技术
1
作者
赵薇
机构
国网北京通州供电公司
出处
《通信电源技术》
2025年第2期233-235,共3页
文摘
通过分析无线网络和光纤通信中的主要安全隐患,提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)混合识别的安全检测技术。该技术通过高效的信号采集和预处理手段,结合SVM的全局分类优势和CNN的深度特征学习能力,能够准确识别网络异常行为。实验结果表明,该技术在Evil Twin钓鱼攻击、伪基站攻击、光纤弯曲异常以及光信号非法接入等典型场景下,检测准确率、误报率、漏报率均优于传统隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)检测技术。
关键词
无线网络光纤通信
安全检测
异常行为识别
Keywords
wireless network optical fiber communication
safety testing
abnormal behavior recognition
分类号
TN929.11 [电子电信—通信与信息系统]
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1
无线网络光纤通信信号安全检测技术
赵薇
《通信电源技术》
2025
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