[发明专利]一种基于倒谱和卷积神经网络的电磁红信息检测方法

说明书

本发明提供一种基于倒谱和卷积神经网络的电磁红信息检测方法，首先采集多个电磁泄漏信号的样本并做降采样，通过倒谱分析提取出电磁泄漏信号中的信息泄漏特征，形成基于倒谱的电磁红信息特征表示，然后通过卷积神经网络对提取出的红信息特征进行大量分类训练，得到关于电磁红信息的检测模型，接着输入待测的电磁泄漏信号样本，同样做降采样和倒谱电磁红信息特征提取，最后利用训练好的电磁红信息检测模型对红信息特征进行识别判定，通过比对检测结果及待测电磁泄漏信号样本自带的先验标签，评估电磁红信息的检测准确率。本发明提供的电磁红信息检测方法可以在低信噪比的环境下检出电磁泄漏信号，灵敏度高且检测准确率高于传统方法。

技术领域

本发明涉及信息安全技术领域，具体涉及一种利用倒谱和卷积神经网络对电磁泄漏红信息进行检测的方法。

背景技术

随着信息技术及计算机技术的深入发展和广泛应用，计算机在军事、政务、商业领域的作用也越来越重要。计算机作为一种数据信息的处理设备，在处理信息时会不可避免地向外部环境散发电磁能量。设备的电磁能量泄漏包括辐射和传导两种途径：辐射泄漏是将杂散的电磁能量以电磁波的形式透过设备外壳及外壳上的各种孔隙、连接电缆等辐射出去，而传导泄漏则是将杂散的电磁能量通过各种线路(包括电源线和信号线等)传导出去。上述两种泄漏途径相互关联，在导线的天线效应作用下，沿导线传导的杂散电磁能量有部分转化为电磁波辐射出去，而辐射到空间的杂散电磁能量又有部分耦合到外连导线上，即使存在能量互换现象。

这些电磁辐射能量(即电磁波信号)内含有复杂的频谱成份且携带有大量信息，而这些被泄漏的信息通常又被分为“红信息”和“黑信息”两种，其中“黑信息”与设备处理或传输的信息无关，而“红信息”则与设备处理或传输的信息有关，当“红信息”在一定前提条件下通过特定仪器被接收和还原，就会对信息安全构成严重威胁。目前，对于计算机电磁泄漏的研究主要针对“红信息”，这不仅有利于加强国家的信息安全防护，而且在商业秘密和个人隐私方面的保护也有着重要意义。

在对电磁红信息进行截获和还原时，要求泄漏信号的强度及信噪比必须达到一定条件，因此为了避免电磁红信息泄漏，我们会采取相应的措施以弱化泄漏信号的强度、减小泄漏信号的信噪比，进而达到电磁防护的目的。而为了检验电磁防护方法是否有效，我们需要对泄漏的电磁红信息进行检测，因此，电磁红信息特征提取和识别对保障电磁信息安全有重要意义。

由于电磁红信息具有信噪比低、特征信号强度微弱的特点，在复杂的电磁环境中，传统的电磁红信息特征提取方法由于需要预先定义红信息特征，而这些红信息特征又很容易被淹没在复杂的电磁环境中，难以分离提取，因此传统方法并不能很好地提取并表示出电磁红信息特征，影响后续的检测识别率。检测识别率可对目标设备采取防护措施前后的安全性做出量化评估，是信息安全评估的量化依据。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可在复杂电磁环境下、从低信噪比的电磁泄漏中有效提取出红信息特征并检测识别的方法。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于倒谱和卷积神经网络的电磁红信息检测方法，首先采集电磁泄漏信号的样本，并通过倒谱分析提取出电磁泄漏信号中隐藏的红信息特征，然后通过卷积神经网络对提取出的红信息特征进行分类训练，得到关于电磁红信息的检测模型，接着输入待测的电磁泄漏信号，并形成该信号基于倒谱的电磁红信息特征表示，最后利用训练好的电磁红信息检测模型对红信息特征进行识别判定。

上述检测方法包括获取检测模型和电磁红信息检测两个部分，且各部分具体包括如下步骤：

获取检测模型

步骤S10)采集多个电磁泄漏信号样本；

步骤S11)为解决不同采集环境下采样精度不一致的问题，对所有信号做降采样处理；

步骤S12)对降采样后的各个信号作倒谱分析并提取其中的信息泄漏特征，形成基于倒谱的电磁红信息特征表示；