全光网络安全及防范技术研究

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时间:2019-02-25

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京交通大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名:巧鼠≈眵签字日期:w苦年6月I口日致谢本论文的工作是在我的导师孙强教授的悉心指导下完成的,孙强教授严谨的科学态度,严谨的治学精神,精益求精的工作作风和科学的工作方法深深地感染和激励着

2、我。两年来,孙强教授不仅在学业上给我以精心教导,同时还在生活上对我无微不至的关怀,在思想道德情操和为人处事上给我树立光辉的榜样。在给了我极大的帮助和影响。在此衷心感谢两年来孙强老师对我的关心和指导。从论文题目的选择和最终的完稿,孙强老师都始终给予我细心的指导和鼓励。在此向孙老师致以诚挚的感谢和崇高的敬意。实验室胡师舜老师在学习上和生活上都给予了我很大的关心和帮助,在此向胡老师表示衷心的谢意。在实验室工作及撰写论文期间,吴作敏、顾小玲、牛全基、符锐等同学对我论文中的研究工作给予了热情帮助,在此向他们表达我的感

3、激之情。感谢含辛茹苦培养我长大的家人,他们的理解和支持使我能够在学校专心完成我的学业,也是我进步的最大动力。最后感谢各位专家教授在百忙之中审阅我的论文、参加我的答辩,并对我提出宝贵的意见。谢谢大家!1引言1.1课题研究背景全光网络是指用户之间的信号传输与交换的过程全部以光信号的形式存在IlJ,以其高传输带宽、高处理能力以及抗电磁干扰能力强的特点,将逐步替代现有的网络和光电网络,成为干线通信网的首选技术。由于承载大量信息传输重任,其可靠性和安全性十分重要。随着全光网络的发展,是否能为用户提供一个高安全性和高可

4、靠性的传输平台,也逐步被人们所关注。在全光网络结构中,按照分层的概念,全光网络一般由业务层、适配层和光层组成,虽然在各个业务层都有相应的安全机制,如密钥机制、数字签名机制、认证机制和加密机制等多种访问控制措施,但如何根据光网络的特点实现规范的各个网络层上的安全机制,是随着全光网络的发展而引出的新的研究课题12J。1.2课题研究现状及意义随着全光网络的快速发展,全光网络的透明性在改善网络性能的同时,也给网络的安全带来了一定的隐患。特别是随着技术的进步,以前认为利用光纤传输信号绝对安全这一说法已变得越来越不安全

5、。另外,由于全光网络作为新型网络正在迅速发展,还没有形成成熟的网络体系。目前对全光网络研究中还没有侧重于网络安全,但在网络体系结构中考虑网络安全因素却相当重要【3J,因此本课题具有重要的研究价值。由于全光网络与传统网络的区别,使得其安全隐患也不同于电网络。全光网络的安全具有脆弱性,主要有【2】【3】:1)与传统网络一样,AON的管理监控系统、光部件和光缆也会遭受破坏或出现故障,进而可能导致网络瘫痪,影响传输的安全;2)与同轴电缆等一样,未加保护的光纤同样会被攻击者利用,如利用微弯产生的光辐射信号,虽然其功率

6、相对很微弱,但已足以为攻击者所利用,进行有效地攻击;3)由于在AON中存在多个波长进行传输,各信道间的串扰对安全问题带来很大的影响;4)由于AON的高数据速率,即使攻击很短也会导致大量数据被破坏或解密;5)AON不具备重建数据流的能力,透明节点不能识别信号的调制和编码格式。对传统网络实用的分段测试方法却难以在全光网络中对攻击和故障进行定位;本文主要就全光网络光层安全管理和信息加密安全所涉及的方面,如全光网络的结构、关键光器件、全光网络的安全特征、全光网络的安全防范措施、量子密钥等方面进行详细的讨论和分析。针

7、对光纤断裂是光纤通信网络中的首要的网络故障,需要在光网络的物理层进行完整的保护这一安全需求,采用分布式光纤传感器进行安全监控。利用光纤传感器可对光纤的攻击、定位进行监控或测试这一性质,使其传感技术用于全光网络中,使其具有可“感知”光纤被损害的功能,特别是OFDR来在线测试光纤上的攻击,以快速定位受攻击的光纤位置,以便报告上层网络管理系统,采取及时的路由保护,避免攻击【2】【3】。1.3本论文完成的主要工作及内容安排1.3.1本论文研究方法和实验内容本课题的研究采取理论研究和仿真数据分析相结合的方法。理论研究

8、主要是研究了全光网络的网络结构及其关键技术,重点分析了全光网络现存的安全隐患及其相应的对抗措施。重点研究了分布式光纤传感器在全光网络物理光层安全及防范措施中的应用。分析现有的传感模型和传感机理,比较各种模型的优缺点,结合全光网络的安全需求,提出基于光频域Rayleigh背向散射和Brillouin背向散射的全分布式光纤传感器的模型及算法。仿真建模数据分析主要采用实用的MATLAB仿真语言对模型中的Rayleigh

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