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摘要：在對光纖通信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行檢測時(shí)，由于受到外界環(huán)境干擾因素影響，檢測結(jié)果的正確性和定位精度均無法滿足實(shí)際要求，因此針對這一問題，在引入粒子群算法的基礎(chǔ)上對其進(jìn)行相關(guān)研究。通過對干擾信號進(jìn)行檢測，并提取其對應(yīng)特征，基于粒子群算法的入侵干擾信號粒子群優(yōu)化聚類，對存在的入侵干擾小信號進(jìn)行定位和分離，提出一種全新的檢測方法。通過實(shí)驗(yàn)證明了新的檢測方法在實(shí)際應(yīng)用中可以實(shí)現(xiàn)對入侵干擾信號的高精度和高正確率定位檢測，進(jìn)一步促進(jìn)光纖通信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行質(zhì)量的提升，使光纖通信網(wǎng)絡(luò)得到更加廣泛的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：粒子群算法；網(wǎng)絡(luò)入侵；干擾信號

在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，光纖通信網(wǎng)絡(luò)憑借其極大的存儲量和對用戶隱私信息的保護(hù)優(yōu)勢，在多個(gè)領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。但隨著光纖通信網(wǎng)絡(luò)的成熟運(yùn)用，在實(shí)際運(yùn)行時(shí)逐漸出現(xiàn)了影響其安全性能的問題，對網(wǎng)絡(luò)整體運(yùn)行性能造成嚴(yán)重的負(fù)面影響[1]。例如，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行環(huán)境安全問題、交易安全問題以及傳輸安全問題等的存在會(huì)在一定程度上影響到社會(huì)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。粒子群算法是近年來快速發(fā)展的算法之一，當(dāng)前這一算法常被應(yīng)用于計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)等領(lǐng)域，其在實(shí)際應(yīng)用中具備快速搜索能力且抗干擾能力更強(qiáng)。因此，針對當(dāng)前光纖通信網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域存在的實(shí)際問題，引入粒子群算法，并在此基礎(chǔ)上開展相關(guān)研究。

1光纖通信網(wǎng)絡(luò)入侵干擾信號定位

1.1光纖通信網(wǎng)絡(luò)入侵干擾信號特征檢測與提取

為了滿足設(shè)計(jì)要求，在執(zhí)行此項(xiàng)工作時(shí)可參照“時(shí)間序列-頻率聯(lián)合特征”的方式構(gòu)建一個(gè)針對異常信號傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)模型。假設(shè)傳輸網(wǎng)絡(luò)中存在n條傳輸信道，則每條信道中的信號異常表現(xiàn)形式是不同的，輸出對應(yīng)信號的傳輸時(shí)間序列，從而掌握信號在傳輸中存在的時(shí)延。根據(jù)原有信號的調(diào)制頻率，得出多條干擾路徑下信號的傳遞函數(shù)。通過傳遞函數(shù)，計(jì)算信號在傳輸中的損耗與損失，通過此種方式得出入侵干擾信號在網(wǎng)絡(luò)空間中的傳輸特征，同時(shí)以此為依據(jù)，對信號在空間中的重構(gòu)進(jìn)行描述，進(jìn)一步達(dá)到信號在傳輸信道中的頻譜[2-3]。在此過中程應(yīng)注意的是，頻譜信息需要前端通過設(shè)計(jì)采樣頻率、設(shè)計(jì)信號帶寬與窗口函數(shù)等方式集中獲取。

1.2基于粒子群算法的入侵干擾信號粒子群優(yōu)化聚類

首先明確粒子群優(yōu)化鍵聚類的特征，在光纖傳輸時(shí)域范圍內(nèi)進(jìn)行異常信號的整理[4]。在確保所有異常信號具有相同的特征點(diǎn)后，進(jìn)行信號的終端存儲。假設(shè)異常的入侵信號集合表示為D，則D的取值范圍應(yīng)大于1，對應(yīng)每個(gè)入侵信號的表達(dá)方式為D(i)，其中i為入侵信號的屬性。綜合上述分析，可將D表示為：D={}12,,,iiinDDD（1）式中，Din表示在入侵信號集合中第n個(gè)入侵信號的屬性。完成上述公式的計(jì)算后，將信號集合劃分為z個(gè)類別，可以認(rèn)為此時(shí)i的取值范圍為[1,z]。為了確保聚類后信號集合可以滿足集中定位與檢測的需求，需要設(shè)定一個(gè)針對異常信號的定位中心U，其表達(dá)式為：U={}12=,,...,zUUU（2）式中，Uz表示第z個(gè)類別下入侵干擾信號的檢測定位中心。為了進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)對聚類中心的標(biāo)準(zhǔn)化處理，需要定位每個(gè)異常集群的節(jié)點(diǎn)，并輔助使用隸屬度矩陣進(jìn)行入侵干擾信號聚類樣本中第m個(gè)樣本和第z類別中信號隸屬度的描述。假設(shè)隸屬度矩陣表示為W，則W的粒子群中心隸屬度關(guān)系可以表示為：[0,1]anmW=w∈（3）1,2,,bnW=∀=i（4）1zcnmnW=∑w＞（5）式中，Wa、Wb與Wc表示粒子群中心隸屬度的3種關(guān)系，w表示入侵干擾樣本特征集群[5-7]。根據(jù)上述計(jì)算公式，對其進(jìn)行整理后得出針對信號的聚類目標(biāo)，將其表示為函數(shù)，即：()11,zznmnngGWU=∑∑wgλ＞（6）式中，λ為不同聚類中心的權(quán)重值。按照上述計(jì)算公式，對所有傳輸信道中的信號進(jìn)行異常聚類，以此種方式完成對信號的聚類研究[8]。

1.3定位并分離光纖通信網(wǎng)絡(luò)入侵干擾小信號

在掌握承載信號基帶的信號表示方式后，對信號在網(wǎng)絡(luò)空間中進(jìn)行振元排序，假設(shè)振元的元數(shù)表示為M，M具有奇偶性特點(diǎn)，此時(shí)可以通過對信號兩個(gè)方向上極性的分析進(jìn)行信號的定位，并根據(jù)不同方向上極性的矢量進(jìn)行入侵信號與原始信號的分離處理[9-10]。處理過程中，可假設(shè)矩陣元之間的間隔表示為J，通過對J的描述即可得到不同信號之間的相位差值。其中J的表達(dá)式為：ABJ=F+γ（7）式中，F(xiàn)A表示在A方向上的信號相位差，γB表示在B方向上的信號相位差?；诓煌盘柕南辔徊钪到⑾鄳?yīng)的檢測模型，即可實(shí)現(xiàn)對信號的精準(zhǔn)定位與檢測。

2對比實(shí)驗(yàn)

2.1實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

為了進(jìn)一步驗(yàn)證設(shè)計(jì)方法的實(shí)用性，開展對比實(shí)驗(yàn)。將本文提出的基于粒子群算法的檢測方法作為實(shí)驗(yàn)組，將以往基于積分器的檢測方法作為對照組，將兩種檢測方法應(yīng)用到相同的光纖通信網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，并實(shí)現(xiàn)其對信號的定位和檢測。利用已有網(wǎng)絡(luò)異常入侵檢測數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)測試用例，在該實(shí)驗(yàn)用例中包含了4種不同類型的入侵模式，分別為拒絕服務(wù)請求攻擊（入侵A）、非法訪問攻擊（入侵B）、未經(jīng)授權(quán)的遠(yuǎn)程訪問攻擊（入侵C）以及非法掃描與探測攻擊（入侵D）。從上述4種入侵類型數(shù)據(jù)中隨機(jī)抽取樣本構(gòu)成測試集，利用兩種檢測方法對測試集進(jìn)行檢測，對其定位檢測效果進(jìn)行驗(yàn)證。

2.2檢測結(jié)果正確率對比

將檢測結(jié)果的正確檢測率、漏報(bào)率及誤檢率作為評價(jià)指標(biāo)，對檢測結(jié)果進(jìn)行量化評價(jià)。其中，正確檢測率=測試集中正確檢測到的入侵干擾信號/測試集中信號總量；漏報(bào)率=（測試中入侵干擾信號總量-正確檢測到的入侵干擾信號）/測試集中信號總量；誤檢率=測試集中錯(cuò)誤檢測到的入侵干擾信號/測試集中信號總量。根據(jù)上述內(nèi)容開展，實(shí)驗(yàn)完成后獲得的結(jié)果如表1所示。由表1可知，本文提出的基于粒子群算法的檢測方法在實(shí)際應(yīng)用到光纖通信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中時(shí)可以實(shí)現(xiàn)對入侵干擾信號更高正確率的檢測。

2.3檢測結(jié)果定位精度對比

為了進(jìn)一步驗(yàn)證檢測出的入侵干擾信號在光纖通信網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中的具體位置數(shù)據(jù)是否具備高精度要求，在上述實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)環(huán)境和實(shí)驗(yàn)測試用例的基礎(chǔ)上再對兩種檢測方法的定位精度進(jìn)行對比。為了方便對兩種檢測方法的定位精度進(jìn)行評價(jià)，根據(jù)定位判定標(biāo)準(zhǔn)，將定位平均誤差作為定位精度的評價(jià)指標(biāo)，其計(jì)算公式為：()havefxb=+（8）式中，ave表示兩種檢測方法檢測結(jié)果的憑據(jù)定位誤差，h表示在光纖通信網(wǎng)絡(luò)中入侵干擾信號的時(shí)間序列數(shù)量，f(x)表示實(shí)驗(yàn)組或?qū)φ战M檢測方法檢測得到的入侵干擾信號歸一化定標(biāo)數(shù)據(jù)，b表示光纖通信網(wǎng)絡(luò)在受到入侵干擾信號攻擊時(shí)產(chǎn)生的震蕩幅值。根據(jù)上述公式，計(jì)算得出兩種檢測方法檢測出的定位結(jié)果誤差，結(jié)果如圖1所示。從圖1中兩條曲線可以看出，實(shí)驗(yàn)組和對照組兩種檢測方法在對4種不同類型的入侵干擾信號進(jìn)行定位檢測時(shí)，其定位誤差值整體變化幅度類似，均為對入侵D類型攻擊的定位誤差值最小，對入侵A類型攻擊的定位誤差值最大。但從整體上來看，明顯實(shí)驗(yàn)組對各個(gè)入侵類型的定位誤差值更小。通過上述實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步證明，本文提出的檢測方法能夠在確保對入侵干擾信號檢測正確率更高的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對信號的高精度定位，為光纖通信網(wǎng)絡(luò)的安全、穩(wěn)定運(yùn)行提供了技術(shù)條件。同時(shí)也證明了引入粒子群算法后，檢測方法的應(yīng)用性更強(qiáng)，解決了以往檢測方法存在的弊端問題。

3結(jié)語

此次研究從3個(gè)方面入手，在完成了對信號的提取、聚類與分類后，實(shí)現(xiàn)對方法的設(shè)計(jì)。在完成設(shè)計(jì)后，通過對比實(shí)驗(yàn)的方式對設(shè)計(jì)的成果進(jìn)行了檢驗(yàn)，證明了本文方法可以在實(shí)際應(yīng)用中提高對信號定位的準(zhǔn)確率并提高定位結(jié)果的精度，可以為光纖通信網(wǎng)絡(luò)在市場內(nèi)的推廣使用提供技術(shù)層面的幫助。與此同時(shí)，本文研究也存在一些問題，例如實(shí)驗(yàn)測試指標(biāo)仍不夠完善、實(shí)驗(yàn)環(huán)境布設(shè)仍不夠健全等，在后續(xù)研究中將進(jìn)一步優(yōu)化與完善。

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作者：曹建生 單位：河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院