Trends in Optical Network Security: from Common to Advanced Monitoring Technologies
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F26%3A0199672" target="_blank" >RIV/00216305:26220/26:0199672 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=11125187" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=11125187</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICTON67126.2025.11125187" target="_blank" >10.1109/ICTON67126.2025.11125187</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Trends in Optical Network Security: from Common to Advanced Monitoring Technologies
Popis výsledku v původním jazyce
The paper explores advanced sensing technologies for improving the security and resilience of optical networks. It introduces systems like Distributed Acoustic Sensing (DAS) and polarization analysis, enabling accurate anomaly detection and real-time monitoring, which assist in identifying and preventing security breaches. The paper also examines how machine learning analyzes complex patterns to optimize detection processes. Practical experiments and simulations demonstrate the effectiveness of these technologies in safeguarding critical infrastructures, including fiber manipulation detection and environmental diagnostics.
Název v anglickém jazyce
Trends in Optical Network Security: from Common to Advanced Monitoring Technologies
Popis výsledku anglicky
The paper explores advanced sensing technologies for improving the security and resilience of optical networks. It introduces systems like Distributed Acoustic Sensing (DAS) and polarization analysis, enabling accurate anomaly detection and real-time monitoring, which assist in identifying and preventing security breaches. The paper also examines how machine learning analyzes complex patterns to optimize detection processes. Practical experiments and simulations demonstrate the effectiveness of these technologies in safeguarding critical infrastructures, including fiber manipulation detection and environmental diagnostics.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/VK01030048" target="_blank" >VK01030048: Detekce anomálií v kritických infrastrukturách s využitím strojového učení</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
International Conference on Transparent Optical Networks
ISBN
9798331597771
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
—
Název nakladatele
IEEE Computer Society
Místo vydání
Barcelona, Spain
Místo konání akce
Barcelona
Datum konání akce
6. 7. 2025
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
001572094700159