Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail publikačního výsledku
TOMAŠOV, A.; DEJDAR, P.; MÜNSTER, P.; HORVÁTH, T.
Originální název
Utilizing a State of Polarization Change Detector and Machine Learning for Enhanced Security in Fiber-Optic Networks
Anglický název
Druh
Stať ve sborníku v databázi WoS či Scopus
Originální abstrakt
The paper presents a novel method for securing fiber-optic infrastructures using a state of polarization analyzer combined with machine learning algorithms. The proposed system detects vibrations indicative of security breaches, achieving an F1-score above 95.65 %.}
Anglický abstrakt
Klíčová slova
Fiber Bragg gratings; Fiber networks; Machine learning; Neural networks; Optical fibers; Polarization
Klíčová slova v angličtině
Autoři
Rok RIV
2025
Vydáno
05.05.2024
Nakladatel
Optica Publishing Group
ISBN
978-1-957171-39-5
Kniha
CLEO: Applications and Technology 2024
Strany počet
2
URL
https://opg.optica.org/abstract.cfm?uri=CLEO_AT-2024-JTu2A.217
BibTex
@inproceedings{BUT189498, author="Adrián {Tomašov} and Petr {Dejdar} and Petr {Münster} and Tomáš {Horváth}", title="Utilizing a State of Polarization Change Detector and Machine Learning for Enhanced Security in Fiber-Optic Networks", booktitle="CLEO: Applications and Technology 2024", year="2024", pages="2", publisher="Optica Publishing Group", doi="10.1364/CLEO\{_}AT.2024.JTu2A.217", isbn="978-1-957171-39-5", url="https://opg.optica.org/abstract.cfm?uri=CLEO_AT-2024-JTu2A.217" }