作者：王梦寒; 寇云峰; 刘文斌; 兰宇; 程磊; 李...电磁泄漏实时监测卷积神经网络智能识别
摘要：介绍了自主研发的一种针对计算机网络电磁泄漏信号的自动化实时监测系统,包括电磁信号接收装置和电磁信号监测平台两部分,能够实现对目标设备电力线上的泄漏信号的实时监测与信号的模板采集功能。并以此为平台,借助深度学习与图像识别技术对电磁泄漏信号进行了分类识别,验证了卷积神经网络应用于电磁泄漏信号识别的有效性,为后续该领域的相关研究提供了思路。经过测试与分析,发现识别结果会受到样本训练集种类数、接收装置探头的位置以及样本训练集间的相似度影响,这对提升电磁泄漏信号的分类识别能力提出了更高的要求。计算机网络电磁泄漏信号的监测与智能识别的研究对电磁泄漏源的精准定位以及电磁信息泄漏威胁程度的评估有着重要意义,也为电磁泄漏的预警与防护提供了重要依据。
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