基于电磁指纹的电磁泄漏信号检测研究

The information technology equipment may produce electromagnetic leakage, the electromagnetic signal can be restored, thus the confidential matters can betrayed through electromagnetic leakage. Due to the problem of lack of electromagnetic leakage signal detection feature and algorithm which are unified and accurate, the detection is still mainly depends on artificial experience, and the ability of electromagnetic leakage signal detection need to be improved. A novelty concept which called Electromagnetic Fingerprint is proposed based on the texture features of electromagnetic signal spectrum image in this research project. Preprocess the electromagnetic leakage signal based on the electric dipole model, in order to reduce the influence of noise on the fingerprint extraction. Study the electromagnetic leakage signal fingerprints combined with image texture feature, and constructed the fingerprint of electromagnetic leakage signal. Analyze the factors that affect the electromagnetic fingerprint characteristics. Use the principal component analysis method to reduce the electromagnetic fingerprint feature data dimension, and design the optimal detection threshold and rules, which can be used to recognize the red signal. So that the electromagnetic leakage signal detection can be realized. Rely on this project, the problem of lack of electromagnetic leakage signal detection feature and algorithm which are unified and accurate, will be resolved intelligently. The theory system, which could detect electromagnetic leakage signal by using Electromagnetic Fingerprint, will be creatively established in the field of signal detection.

信息设备在工作过程中会产生电磁信号泄漏，这些泄漏信号的成分中可能包含所处理的敏感信息，若被截获还原将给国家信息安全带来巨大危害。为此需对信息设备的电磁泄漏发射进行检测评估，由于电磁泄漏信号缺少有效检测特征，传统的检测方法主要依赖主观经验，缺乏客观判据。本课题引入电磁指纹的概念，通过研究基于纹理特征的电磁泄漏指纹提取方法，构造可表征泄漏信号的电磁指纹向量,建立电磁泄漏信号检测的新方法。具体内容包括：在基于电偶极子的泄漏信号辐射模型基础上利用图像领域的纹理理论构建电磁泄漏信号指纹特征，并给出影响该电磁指纹特征清晰程度的因素；建立电磁指纹距离量化模型及红黑信号检测规则，利用主成分分析法研究电磁指纹向量降维算法，提高检测效率。通过以上研究，本课题将建立科学普适的电磁泄漏信号检测特征及检测算法，为有效解决电磁泄漏信号检测难题奠定理论和技术基础。

信息设备工作过程中产生的电磁泄漏信号可能含有信息设备处理的敏感信息，通过特定的设备和信号处理手段可实现对电磁泄漏信号的截获并还原出其中的敏感信息，威胁到国家信息安全。作为该问题的关键技术，电磁泄漏信号检测已经成为各国研究的热点和重点。因此，电磁泄漏信号检测是信息安全的重要保障和技术支撑，也是目前通信领域和信息安全领域共同关注的研究焦点，如何有效实现电磁泄漏信号的检测已成为迫切需要研究的课题。.项目基于计算机视频泄漏信号具有的个体差异性，提出电磁指纹概念，利用该电磁指纹表征计算机视频泄漏信号特点及变化趋势，进而实现计算机视频泄漏信号的检测和计算机个体识别。.项目主要内容及贡献包括：.1.研究了计算机视频泄漏信号预处理技术。提出了两种计算机视频泄漏信号预处理方法：循环ICA算法和基于频域的BA-FRESH滤波。这两种信号预处理方法均能有效提高视频泄漏信号的信噪比，进而可以提高电磁泄漏信号的检测识别能力。.2.研究了电磁指纹通用特征的构造，基于行场同步信号构造电磁指纹通用特征，并提出了基于同步信号的计算机视频泄漏信号检测方法。包括频域自相关检测算法、循环频率域自相关检测算法以及基于谱质心的检测算法。实验结果表明课题中提出的视频泄漏信号检测算法在去噪性能和抗干扰性能上均优于经典的自相关检测算法。进一步提出了基于Gabor域特征及稀疏度特征的视频泄漏信号中文字信息的检测。实验结果表明，两种方法可以有效地检测到有用信息泄漏，从而保障信息安全。.3.研究了电磁指纹个体特征的构造，基于高阶累量特征、小波域特征和循环频率域特征等构造了电磁指纹的个体特征，并提出了基于小波系数统计分布的计算机个体识别算法和基于谱质心的计算机个体识别算法，实现了计算机主机的个体识别。实验结果表明，课题提出的识别算法，可以较为准确的识别计算机主机个体。.项目研究工作在一定程度上解决了对计算机视频泄漏信号的检测和个体识别问题，具有一定的理论意义和应用前景。