[发明专利]一种多维泄漏信息检测方法、终端设备及存储介质

说明书

本发明涉及一种多维泄漏信息检测方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：从多个维度上采集电子设备的电磁泄露信号组成对应的多个训练集；S2：构建改进卷积神经网络模型，将预处理后的每个训练集输入改进卷积神经网络模型并对模型进行训练后，得到对应于该训练集的维度的分类器；S3：采集待检测电子设备的电磁泄露信号，将其输入步骤S2得到的各维度对应的分类器中得到各维度对应的检测结果；S4：综合待检测电子设备在各维度对应的检测结果得到该待检测电子设备的泄露信息。本发明不需要人为地为每个维度定义信息特征，完全由改进卷积神经网络来提取特征完成识别检测。

技术领域

本发明涉及电磁信号检测技术领域，尤其涉及一种多维泄漏信息检测的方法、终端设备及存储介质。

背景技术

随着人类社会信息化的日益深入，数字化信息设备广泛应用于社会的各个领域。根据电磁学原理，电子设备在工作过程中会产生电磁辐射。对于电子设备来说，电磁辐射是无意的，也是不可避免的。研究表明，电磁辐射会引起电子器件的信息泄漏。电磁信息泄漏是难以察觉的，往往被忽视。自从1985年第一次报道了从视频显示单元的电磁发射中窃取图像信息以来，研究人员已经证明了各类计算机显示器、键盘、电源线以及智能加密卡中存在电磁信息泄漏风险。

通过电磁辐射泄漏的信息检测可分为两类：(1)采用相应的检测方法从各电子设备的电磁辐射中获取电子设备正在处理的信息，包括：窃听计算机显示器或连接线上显示的图像信息，截取键盘输入的信息，破解加密芯片的密钥等。(2)对电子设备进行电磁信息泄漏的定位或根据其电磁特性对电子设备进行识别。事实上，上述两种信息泄漏往往同时发生，并且包含在同一个电磁泄漏信号中。这意味着电子设备无意中发出的电磁信号中隐藏着许多不同类型的信息。以往的研究往往只关注某一特定的信息，并通过分析其独特的特征来检测它。

传统的电磁信息泄漏检测方法，均需要事先明确待测信息的某些特征，检测方法可以看作是在电磁信号中寻找这些特征。采用传统的手段检测各种电磁信息泄漏，对于每种电磁信息泄漏特征的定义和提取方法各不相同，相应的检测识别方法也各不相同。事实上，由于电磁信息泄漏来自于电子设备无意电磁辐射，其信噪比极低且缺乏明显的特征，要明确定义和提取所有信息维度的泄漏特征是十分困难的。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种多维泄漏信息检测方法、终端设备及存储介质。

具体方案如下：

一种多维泄漏信息检测方法，包括以下步骤：

S1：从多个维度上采集电子设备的电磁泄露信号组成对应的多个训练集，并对训练集中的数据进行预处理，以增强信号特征；

S2：构建改进卷积神经网络模型，将预处理后的每个训练集输入改进卷积神经网络模型并对模型进行训练后，得到对应于该训练集的维度的分类器；

S3：采集待检测电子设备的电磁泄露信号，将其输入步骤S2得到的各维度对应的分类器中得到各维度对应的检测结果；

S4：综合待检测电子设备在各维度对应的检测结果得到该待检测电子设备的泄露信息。

进一步的，所述改进卷积神经网络模型中包括两个卷积层、两个池化层和一个全连接输出层，每个卷积层均由依次的一维卷积核、批量归一化函数和线性整流函数构成。

进一步的，电磁泄露信号包括电子设备所处理信息和电子设备自身信息中的任意一种或两种。

进一步的，所述预处理为通过快速傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号。

进一步的，步骤S4中通过下式得到电子设备的泄露信息：

其中，I为电子设备的泄露信息，即多个维度泄露信息的集合，k为泄露信息中包含的维度总数，I_k为第k维信息。