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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
学术论文 | 更新时间:2024-05-31
    • 基于机器学习的光网络干扰攻击检测、识别与恢复方法

    • Machine learning-based detection, identification and restoration method of jamming attacks in optical networks

    • 在光网络领域,专家提出了基于机器学习的攻击检测、识别与恢复框架,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%,为光网络安全提供解决方案。
    • 通信学报   2023年44卷第7期 页码:159-170
    • DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2023127    

      中图分类号: TN913.7
    • 网络出版日期:2023-07

      纸质出版日期:2023-07-25

    移动端阅览

  • 巩小雪, 庞嘉豪, 张琦涵, 等. 基于机器学习的光网络干扰攻击检测、识别与恢复方法[J]. 通信学报, 2023,44(7):159-170. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2023127.

    Xiaoxue GONG, Jiahao PANG, Qihan ZHANG, et al. Machine learning-based detection, identification and restoration method of jamming attacks in optical networks[J]. Journal on communications, 2023, 44(7): 159-170. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2023127.

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