【摘 要】
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计算机系统中的各型线缆会通过电磁传导发射泄漏内部信息，导致信息安全问题.为了分析来自计算机线缆的电磁信息泄漏，提出了基于深度学习的智能分析方法.设计一维卷积神经网络算法，对电磁泄漏信号进行深层的特征提取与学习，从泄漏的电磁信号中智能识别泄漏源的线缆类型，进而分析其中泄漏的视频信息.实测结果表明，本文提出的方法，在未知目标信号特征的情况下，能够有效识别电磁信息的泄漏源与泄漏信息，为计算机线缆提供了一
【基金项目】
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福建省自然科学基金（2021J01858）； 福建省教育厅项目（JAT200242）；
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计算机系统中的各型线缆会通过电磁传导发射泄漏内部信息，导致信息安全问题.为了分析来自计算机线缆的电磁信息泄漏，提出了基于深度学习的智能分析方法.设计一维卷积神经网络算法，对电磁泄漏信号进行深层的特征提取与学习，从泄漏的电磁信号中智能识别泄漏源的线缆类型，进而分析其中泄漏的视频信息.实测结果表明，本文提出的方法，在未知目标信号特征的情况下，能够有效识别电磁信息的泄漏源与泄漏信息，为计算机线缆提供了一种电磁信息泄漏的智能分析手段.
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