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申请/专利权人：重庆邮电大学

摘要：本发明属于通信技术领域，具体涉及一种面向软件定义光网络的物理层窃听定位方法，该方法利用不同位置的窃听攻击对物理层中传输信号的影响机制不同，正常信号在光纤链路中受到不同位置的窃听攻击后，接收端光电转换后的信号会发生不同程度细微的变化这一光谱特征，将收集到的信号数据输入到基于BP神经网络的窃听定位模型中，进行窃听定位；由于采用光电转换后的数据，无需复杂的DSP处理，因此该方法模型结构简单、定位精度高、模型成本耗费低。

主权项：1.一种面向软件定义光网络的物理层窃听定位方法，其特征在于，定义光网络物理层窃听定位网络系统，构建并训练基于BP神经网络的窃听攻击定位模型，当OpticalNetworkController检测到光网络物理层窃听定位网络系统存在窃听，则获取光网络物理层窃听定位网络系统的光电转换数据并输入窃听攻击定位模型进行窃听位置的定位，并以警报触发的形式发送给网络安全管理员，从而对网络攻击进行快速处理；其中，窃听攻击定位模型的训练过程包括以下步骤：S1.搭建相干光通信系统，所述相干光通信系统包括相干发射机、相干接收机和长度为100km的光纤链路；S2.相干发射机输出200G-16QAM双偏振信号至光纤链路中，最后经过一个中心频率为发送的16QAM信号中心频率的50GHz带宽的OBPF进行滤波处理；在光纤链路中采用分光器模拟不同程度的窃听攻击；S3.相干接收机接收滤波处理后的200G-16QAM双偏振信号并使用PDPhotoDiode将其转换为电信号，然后采用固定时间窗口划分电信号数据，将电信号数据划分出的数据作为光电转换数据，获取多段光电转换数据组成数据集；S4.对数据集进行预处理，并将预处理后的数据集按照3:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集；步骤S4对数据集进行预处理，包括：S41.提取数据集中每一段光电转换数据中每一路信号的信号振幅、信号频率、信号相位、信号上升时间、信号下降时间、信号周期、信号上下限、信号峰值和信号波形形成一个维度数据，将每一段光电转换数据中的4路信号所对应的维度数据组成一组样本数据；对所有样本数据进行数据清洗，去除明显有错误的样本数据；S42.对清洗后的样本数据集进行归一化和标准化处理，得到标准数据集；S43.根据窃听攻击位置，为标准数据集中每一组标准样本数据打上对应的标签；S44.打完标签后，将所有标准样本数据打乱得到预处理后的数据集；S5.采用训练集训练窃听攻击定位模型，计算损失值反向传播，直至模型收敛或达到最大迭代次数。

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百度查询： 重庆邮电大学 一种面向软件定义光网络的物理层窃听定位方法