基于机器学习的光网络干扰攻击检测、识别与恢复方法

巩小雪; 庞嘉豪; 张琦涵; 徐长乐; 秦文帅; 郭磊

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基于机器学习的光网络干扰攻击检测、识别与恢复方法

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光网络由于其结构的脆弱性,容易受到旨在中断通信服务的信号干扰攻击。基于此,提出了一种基于机器学习的攻击检测、识别与恢复框架。在攻击检测与识别方面,评估了BiLSTM、1DCNN和7种常规机器学习分类器(ANN、DT、KNN、LDA、NB、RF和SVM)在检测攻击是否存在,以及识别受到的不同类型的干扰攻击上的性能。在攻击恢复方面,提出了基于BiLSTM-BiGRU的干扰攻击恢复模型,分别用来恢复轻度带内、强度带内、轻度带外和强度带外干扰攻击。数值仿真结果表明,所提模型表现出优异的性能,检测与识别准确率高达99.20%,针对4种攻击的恢复率分别为95.05%、97.03%、94.06%和61.88%。

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来源
《通信学报》|2023年第7期|159-170|共12页
作者
巩小雪; 庞嘉豪; 张琦涵; 徐长乐; 秦文帅; 郭磊;
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作者单位

重庆邮电大学通信与信息工程学院;

重庆邮电大学智能通信与网络安全研究院;

东北大学计算机科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TN913.7;
关键词
机器学习; 攻击检测与识别; 攻击恢复; 光网络安全;

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