Detail projektu

Detekce anomálií v kritických infrastrukturách s využitím strojového učení

Období řešení: 1.1.2023 — 31.12.2025

Zdroje financování

Ministerstvo vnitra ČR - 1 VS OPSEC

O projektu

Popis anglicky
The project aims to design and realization of a laboratory testbed that enables from the transmission parameters of data signals at transmission speeds ranging from 1 to 200 Gbit/s, events such as network degradation, cable manipulation or attacker detection. Testbed allows variability in configuration (different distances, combination of passive components, different modulation formats, etc.) and will be used to create datasets for machine learning to improve the security of optical fiber infrastructures. The results will serve the professional and general audience and will be shared in academic papers.

Klíčová slova anglicky
optical network, data communication, dataset, machine learning

Označení

VK01030048

Originální jazyk

čeština

Řešitelé

Útvary

Ústav telekomunikací
- odpovědné pracoviště (24.5.2022 - nezadáno)
Ústav telekomunikací
- příjemce (1.1.2023 - 31.12.2025)

Výsledky

TOMAŠOV, A.; ZÁVIŠKA, P.; HORVÁTH, T.; DEJDAR, P.; ČERNOHOUS, M.; MÜNSTER, P. Polarization sensing for optical network security: a comparative study of 1G and 200G systems. In 29th International Conference on Optical Fiber Sensors. SPIE, 2025. 4 p. ISBN: 9781510691889.
Detail

MÜNSTER, P.; TOMAŠOV, A.; DEJDAR, P.; HORVÁTH, T. Deploying Machine Learning in Distributed Sensing to Increase Resilience of Fiber Optic Infrastructure. In 2023 Conference on Lasers and Electro-Optics (CLEO). San Jose, CA, USA: Optica Publishing Group, 2023. 2 p. ISBN: 978-1-957171-25-8.
Detail

HORVÁTH, T.; RADIL, J.; ŠÍMA, J. Interaction analysis: coherent vs. legacy transmission data systems for ITU grid spacing. In Proc. SPIE 13129, Optical Modeling and Performance Predictions XIV. San Diego, USA: SPIE, 2024. p. 1-4. ISBN: 9781510679184.
Detail