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
Münster Petr, doc. Ing., Ph.D. - hlavní řešitel
Horváth Tomáš, doc. Ing., Ph.D. - spoluřešitel
Útvary
Ústav telekomunikací
- odpovědné pracoviště (24.5.2022 - nezadáno)
Ústav telekomunikací
- příjemce (1.1.2023 - 31.12.2025)
Výsledky
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
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. ISBN: 978-1-957171-25-8.
Detail
Odpovědnost: Münster Petr, doc. Ing., Ph.D.