【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息安全，更具体的说是涉及一种物理多模态隐通道检测与防御系统。
技术介绍
1、在当今信息化社会中，信息安全问题显得尤为重要。随着信息技术的飞速发展，大量的数据和信息以数字形式存储、处理和传输。为保护这些信息不被未授权访问或泄露，软件安全和网络安全领域出现了多种技术和措施，如加密技术、防火墙以及入侵检测系统等。然而，尽管在传统的网络安全防护方面取得了显著进展，物理信息泄露的问题却常常被忽略。
2、物理信息泄露是指通过非传统的物理途径导致信息的无意或有意传播。这种泄露方式可以完全绕过传统的网络安全防护措施。典型的物理泄露途径包括但不限于声学泄露、光学泄露、磁场泄露和热量泄露。例如，通过分析键盘敲击时产生的声音可以推断出用户的输入内容；通过观察屏幕反射的光线可能获取敏感信息；电子设备产生的磁场可以被用来获取数据；而热成像技术则能够捕捉到设备操作过程中产生的热量分布，从而读取信息。
3、目前，市场上确实存在一些专门针对特定物理泄露途径的防护产品，例如声波屏蔽装置和电磁屏蔽柜等。但这些解决方案往往只针对一种类型的泄露途径，且通常成本较高，部署复杂，难以适应普通企业环境的需求，更不用说提供全面的安全防护。
4、另外，随着物联网(iot)技术的蓬勃发展，越来越多的智能设备连接到互联网，使得物理安全的重要性愈发凸显。现有的信息安全技术主要关注于网络信号，包括互联网和内网的监控与防护，并能有效应对基于tcp/ip等标准网络协议的攻击。但是，对于非标准的或者通过物理介质泄露的信号，传统技术则显得力不
5、此外，工业控制系统的安全也引起了人们的关注。虽然部分防火墙开始支持工业协议，比如modbus或opc等，但面对物理介质泄露造成的安全威胁仍显不足。
6、综上所述，现有技术尚未提供一个全面的解决方案来监测和防御非传统安全威胁，尤其是多模态信号的泄露问题。同时，高成本和复杂的部署流程进一步限制了现有安全解决方案在中小企业中的应用。
7、因此，开发一种新的信息安全技术，以解决上述问题，对提升整体信息安全水平具有重大意义。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种物理多模态隐通道检测与防御系统，旨在实时监控和分析各种物理信号，通过先进的信号处理和人工智能技术，有效识别潜在的信息泄露行为，实施必要的防护措施，从而提高信息安全水平。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种物理多模态隐通道检测与防御系统，包括：数据采集模块和中央处理模块；
4、所述数据采集模块，用于采集被监测设备的物理信号；
5、所述中央处理模块，包括信号分析单元、机器学习单元和决策支持单元，用于对所述物理信号进行检测，并根据检测结果对被监测设备进行防御；其中，
6、所述信号分析单元用于对各物理信号进行异常检测，
7、所述机器学习单元用于根据各异常检测结果得到通信活动的判定结果，
8、所述决策支持单元用于根据通信活动的判定结果对被监测设备进行防御。
9、优选地，所述物理信号包括声音信号、光信号、磁场信号和/或温度信号。
10、优选地，所述物理信号通过对应传感器进行采集，所述传感器为外部独立传感器或待监测设备自身的板载传感器；
11、优选地，所述信号分析单元通过对各物理信号进行预处理，并基于预设阈值对预处理后的信号进行异常检测；其中，
12、对声信号的预处理包括：将采集的声音信号转换为连续函数或离散序列的形式，而后进行傅里叶变换，根据变换结果模值确定对应能量谱密度，以及基于能量谱密度提取异常频率；
13、对光信号的预处理包括：依次对光信号进行滤波、放大和归一化，然后基于处理后的光信号通过光强度、光谱特征、光频率偏移，和/或光通信模式提取异常光信号；
14、对磁场信号的预处理包括：依次对磁信号进行滤波、归一化和放大，然后通过均方根确定磁场信号强度，并基于磁场信号强度提取异常磁场强度；
15、对温度信号的预处理包括：去除孤立异常值、滤波、插值、信号归一化，以及时间对齐；而后通过均方根确定温度信号强度，以及基于温度信号强度提取异常温度强度。
16、优选地，所述机器学习单元根据各异常检测结果采用机器学习算法得到通信活动的判定结果，所述机器学习算法包括支持向量机、决策树、随机森林、神经网络、朴素贝叶斯，和/或聚类算法。
17、优选地，所述机器学习单元根据各异常检测结果采用加权投票的方式得到通信活动的判定结果。
18、优选地，所述决策支持单元连接有防护措施执行单元，用于根据通信活动的判定结果控制防护措施执行单元启动信号干扰器、物理隔离系统和/或警报系统。
19、优选地，所述中央处理模块还包括用户界面与管理控制单元，用于对系统参数进行配置、以及对系统进行监控和管理。
20、优选地，所述中央处理模块还包括安全与加密单元，用于对被监测设备与系统之间的通信进行加密。以防止数据在传输过程中被截取或篡改，保证数据传输的安全性与可靠性。
21、优选地，加密协议采用tls协议，所述tls协议的库使用openssl，或者自身实现。
22、经由上述的技术方案可知，本专利技术公开提供了一种物理多模态隐通道检测与防御系统，与现有技术相比，本专利技术能够有效应对多种隐蔽通道传输的信息；具体优势包括：
23、多模态信号检测能力：本申请能够同时检测和防御声音、光、磁、热量等多种隐蔽通道传输的信息，从而实现对多模态信号的全面覆盖；
24、高效的异常检测算法：针对不同类型的信号，本专利技术采用专门的异常检测算法，以快速准确地识别出异常通信活动，从而提高系统的检测效率和准确性；
25、智能化的防御响应机制：本专利技术中，一旦检测到异常通信活动，系统可及时触发报警或采取其他相应措施，进而防止信息泄露和安全风险进一步扩大；
26、易于部署和集成：本专利技术公开的系统可以灵活部署在各种信息通信系统中，与现有的网络安全设备和系统进行集成，为用户提供全方位的信息安全保护。
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1.一种物理多模态隐通道检测与防御系统，其特征在于，包括：数据采集模块和中央处理模块；
2.根据权利要求1所述的一种物理多模态隐通道检测与防御系统，其特征在于，所述物理信号包括声音信号、光信号、磁场信号和/或温度信号。
3.根据权利要求1所述的一种物理多模态隐通道检测与防御系统，其特征在于，所述物理信号通过对应传感器进行采集，所述传感器为外部独立传感器或待监测设备自身的板载传感器。
4.根据权利要求1所述的一种物理多模态隐通道检测与防御系统，其特征在于，所述信号分析单元通过对各物理信号进行预处理，并基于预设阈值对预处理后的信号进行异常检测；其中，
5.根据权利要求1所述的一种物理多模态隐通道检测与防御系统，其特征在于，所述机器学习单元根据各异常检测结果采用机器学习算法得到通信活动的判定结果，所述机器学习算法包括支持向量机、决策树、随机森林、神经网络、朴素贝叶斯，和/或聚类算法。
6.根据权利要求1所述的一种物理多模态隐通道检测与防御系统，其特征在于，所述机器学习单元根据各异常检测结果采用加权投票的方式得到通信活动的判定结
7.根据权利要求1所述的一种物理多模态隐通道检测与防御系统，其特征在于，所述决策支持单元连接有防护措施执行单元，用于根据通信活动的判定结果控制防护措施执行单元启动信号干扰器、物理隔离系统和/或警报系统。
8.根据权利要求1所述的一种物理多模态隐通道检测与防御系统，其特征在于，所述中央处理模块还包括用户界面与管理控制单元，用于对系统参数进行配置、以及对系统进行监控和管理。
9.根据权利要求1所述的一种物理多模态隐通道检测与防御系统，其特征在于，所述中央处理模块还包括安全与加密单元，用于对被监测设备与系统之间的通信进行加密。
10.根据权利要求9所述的一种物理多模态隐通道检测与防御系统，其特征在于，加密协议采用TLS协议，所述TLS协议的库使用OpenSSL，或者自身实现。
...【技术特征摘要】
1.一种物理多模态隐通道检测与防御系统，其特征在于，包括：数据采集模块和中央处理模块；
2.根据权利要求1所述的一种物理多模态隐通道检测与防御系统，其特征在于，所述物理信号包括声音信号、光信号、磁场信号和/或温度信号。
3.根据权利要求1所述的一种物理多模态隐通道检测与防御系统，其特征在于，所述物理信号通过对应传感器进行采集，所述传感器为外部独立传感器或待监测设备自身的板载传感器。
4.根据权利要求1所述的一种物理多模态隐通道检测与防御系统，其特征在于，所述信号分析单元通过对各物理信号进行预处理，并基于预设阈值对预处理后的信号进行异常检测；其中，
5.根据权利要求1所述的一种物理多模态隐通道检测与防御系统，其特征在于，所述机器学习单元根据各异常检测结果采用机器学习算法得到通信活动的判定结果，所述机器学习算法包括支持向量机、决策树、随机森林、神经网络、朴素贝叶斯，和/或聚类算法。
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘应波，孔皓东，谭森，杜宇，
申请(专利权)人：中网弘鹏珠海科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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