靳 舜

（陕西国防工业职业技术学院，陕西 西安 710300）

信息化时代背景下，计算机、互联网、云计算、大数据等在发展中取得了一定的成绩，计算机在社会各个领域得到了广泛应用，其中承载着较大的信息和数据量。当前网络信息安全已经成为互联网深入发展的重大阻力，网络安全形势相对严峻，病毒入侵、信息泄露及安全漏洞等问题的出现，给计算机网络发展带来很多不利影响，影响到人们的信息和财产安全。因此，重视网络信息安全中盲信号分离技术的应用是非常有必要的，对提升信息技术发展中网络安全性具有重要的现实意义。

1 盲信号分离技术概述

盲信号技术的发展自20 世纪末起，逐渐被广泛应用于人们生产生活和信息交流等方面，成为研究的热点内容，也是计算机智能化发展等内容中不可缺少的部分[1]。近些年来，国内外对盲信号分离技术的关注力度越来越大，投入了大量的资金和精力对其进行深层次的研究分析，在此背景下，盲信号处理技术在信息安全研究中的理论价值和应用价值越来越大。

盲信号分离和处理技术，是对信息技术中信号源、信息传送通道中的信息加以提取利用，恢复信号源，并从中得到关键信息，是一种新的信号处理技术[2]。盲分离技术中“盲”，一方面主要是除了观测数据本身之外，其余数据信息都是位置情况，对其处理也是一种全盲信号的处理方式；另一方面，在信息网信号处理中，运用源信号、信息传输通道等对情况进行先验，这与全盲情况存在不同，是一种“半盲处理”[3]。先验包含了信号中多类参数信息，如循环平稳性等，借助这些信息，能有效简化盲信号处理方法，也能提升信息安全处理的效率。当前很多领域都有大量的信息，需要从中提取有用的关键信息，可借助传感器检验，从而提升数据获取和处理的效率，传感器应用中需要多个成分混合的混合信号，该信号源并非是清晰可见的，信号传输通道错综复杂，在此情况下要获取真实可靠的信息特征十分困难，因此，传统应用中，人们主要借助于传感器检测、信号处理等渠道获得信号，传感器也是人们检测源信息的重要工具，通过不同的方法最大程度地使用传感器靠近源信号，对其进行真实检验，从而提升信息网络的安全性、真实性和可靠性[4]。但是传感器获取的多是最原始的混合信号，此情况下信号处理至关重要，盲信号处理技术作为新型的数字信号处理方式和技术，在信息处理领域发挥了极大的作用，可利用一组源信号不同参数，获取整个过程的观测信号，并建构对应的模型进行线性和卷积划分，卷积混叠过程中，可以实现空间存在不同混响时所需语音信号，通过学习算法获取观测信号及数据，最终分离出对应的源信号。

2 盲信号分离技术分类

2.1 独立成分分析技术

主要是针对线性混叠内容进行研究，独立成分和信号源存在密切联系，信号源要少于观测设备的数量，因此要获取成分分析的结果，建构优化模型，需要信号源独立特征，一般选择最大化源信号为参考的标准，根据模型对系统混叠矩阵预测，从而完成分离信号[5]。独立成分分析所获取的不同指标要求的模型结果，从理论和算法分析，在研究中也提出了包括有界成分分析等内容。

2.2 稀疏成分分析技术

语音和图像信号识别汇总，在不同时域会展示不同特征，因此可以根据特征处理信号，也就是进行稀疏成分分析。这种分析类型的适用范围较广，在研究中需要解决欠定线性混叠的问题，探讨在少数沉默或者是不活跃状态下如何有效地进行分析。实现盲源分析，一方面需要借助聚类算法，对系统相关信息进行处理，构建吸收度为指标的优化模型；另一方面要恢复源信号，建立目标函数模的线性及非线性模型，分析优秀算法，如压缩感知算法等，应用于锁频压缩、图像分析中的情况较多。

2.3 平行因子方法

这种方法包括了迭代轮换、代数求解等算法，计算机通信及网络安全研究中，主要是基于开放性及通信数据安全问题，调整发送的序列设计，具有盲性特点，确保授权用户才能解密接受的信号[6]。

随着研究的深入，盲分离算法的分类标准也出现差异化，一种是信号变换时，减少信号之间的依赖的独立分量算法，另一种是在非线性传递函数输出变换的基础上，输出分布涵盖具体的立方体内，并对熵加以最大化处理，从而确保输出均匀分布，也叫作熵最大化算法，最后还有一种是非线性主分量处理。

3 盲信号分离技术应用于计算机网络安全的分析

近年来人们对计算机信息安全性的重视程度不断加深，将盲分离技术应用于网络安全中，进而提升系统的安全性，取得了一定的效果。

3.1 系统建模分析

网络安全中，系统一般有多个输出和输入项，盲信号分离技术应用时，则需要建立包括多个输入输出的网络模型。这个模型包括信号接受和发射系统，发射机数量一般是1 个，接收机2 个，其中一个合法，一个不合法[7]。信号传输时，对两个不同接收机的信道进行标记，发射机在和合法接收机进行信息传输时的信道也就是合法信道，因接收机是移动的状态，因此对信道合法性的判断难度较大，通信前需要预先分析判断，信道信息需要发送训练序列，传统的信道训练，主要是发射机对已知序列直接发送，如果这些信道被非合法接收机接受，同样可以对信号进行估计。对此，可以设计安全性更高的信道预估机制，降低信号被盗取和窃听的风险。结合盲信号分析技术和方法，根据信道差异，提出双向训练方法，增加反馈训练，从而使得非合法信道无法估计信道信息[8]。这种防范主要包括了前向和逆向两种信道训练，前向信道训练，主要是对已知序列采用人工噪声序列加以叠加组合作为发送信号，人工噪声信号需要确定上行信道信息，确保接收机取得良好信道估计质量，如无线电通信MIMO系统应用较多。此外，针对计算机受到攻击的场景，可以对主动攻击和被动攻击进行分类，通过向发射机和接收机信道中植入虚假导频序列，对信道信号进行干预，达到预防攻击的目的。

3.2 LMMSE 算法的应用

传输信道的估计中，逆向信道中，合法接收机在信号接受后，给发射机发射已知的训练序列，前向阶段中，合法接收机接收到训练序列也是已知的，且会加入一定的人工噪声进行干预，但是考虑到信息后续处理及消除人工噪声等问题，可以利用LMMSE 算法获取两个接收机信道估计表达式，削弱人工噪声对合法信道信号质量的影响，同时也能对非法接收机的信道质量进行人工干预。

3.3 被动和主动攻击的信道估计分析

其一，网络安全受到被动攻击，逆向信道信念中，发射机首先估计下行信道支梁，提出白化旋转技术，这也是忙信道分离技术的重要方法体现，根据矩阵对信道加以分解，获得下行信道白化矩阵，并同时对下行信道奇异值加以分解，明确角矩阵等元素。具体实施中，先是估计和分析白化矩阵，然后再分析旋转矩阵，给计算机信道训练提出了新的方法，能有效改善不同信道的估计质量，技术应用中，需要对接收机可利用技术和信道质量进行假设，分析被动攻击状态信道的估计质量，确定信道误差的存在，从而在训练序列和人工噪声处理中实现最优分配。

其二，对主动攻击的信道估计。逆向信道训练时，训练序列是已知的，这也给非法用户提供了机会，通常会通过伪装序列干涉信号传输，从而达到其目的。如果信道差异估计存在主动攻击，训练阶段会有私密序列，主要是随机生成，且只有合法接收机知道该序列中的信息，这样非法接收机难以对信息进行获取和识别，是一种常见的有效防范攻击的应用方法。

3.4 具体应用

3.4.1 无线电频谱中的应用

电频谱管理中，可以观测到信号是不同源信号组合而成的混合信号，在对这些混合信号的分离工作中，需要运用盲信号分离技术，在空间谱计算分离源信号的个数，这种技术应用中可以高效检测不同用户，分析出源信号，识别其中的伪信号，确保信息网络的安全。

3.4.2 图像和语音处理

计算机在接受语音指令的过程中，在声控受到影响或者是其他杂音的干涉下，会影响到接收机信号的接受和信道传输的质量，而这些噪声声源位置并不是确定的，要在复杂的外界环境下，清楚地识别出声控系统的正确语音从而作出正确指令，对信息安全有重要的保障，这也需要应用盲信号分离技术，将有用和无用的声音信息进行快速分离处理，并在处理中识别信息真假，提升信息处理效率和安全，避免出现因外部环境干涉影响随意篡改声源等现象[9]。

3.4.3 入侵检测应用

网络入侵时也会有相对应的信号产生，借助相关技术对这些信号进行检测和识别，在预防信息入侵和减少其带来的不良影响方面具有重要意义。借助盲信号分离技术检测，主要是对主机网络检测，可以通过隐蔽手段将技术隐藏到应用系统中，识别计算机入侵信号，提升计算机的抵御功能。

3.4.4 智能电网建设应用

随着无线通信、物联网等技术的不断发展，一些新的设备和技术随之出现，智能电网建设是重要的体现，通过改造传统电网，通过灵活的接入方式，并采用智能化终端设计，发挥科技优势，提升电网智能化程度，但是随之而来的是电力网络的安全问题，尤其是数据控制系统，其作为智能电网的核心部件，极易受到网络攻击。控制系统的攻击类型主要来自于远端单元服务拒绝的攻击、终端数据处理中的风险及隐蔽性的数据攻击等，尤其是隐蔽性的数据攻击，带来数据信息风险的同时，甚至可能引起停电、线路容量过载等导致的潮流转移等，从防御角度来讲，隐蔽性数据攻击是研究的重点。

从建模思想出发，将发电站、电力传输和电网等看做是数据采集中心，可以将其看做是负荷功率模型，其中不同的节点安装智能电表进行连接，且对电力系统状态进行检测，并运用盲信号分离技术，对终端智能系统受到的干扰信号及时检测和分离。隐蔽性数据相对比较复杂，会篡改合法数据，而伪数据的区分难度相对较大，在矩阵信息条件下仍然存在隐蔽性的数据攻击行为，通过盲分离算法对风险进行计算控制，主要是采用平行因子分析，通过数据推导，分析其中和电网系统相关的数据，并选择定位和向量，让数据具有盲性特点，减少非法用户进入智能电网系统，进而提升数据系统的安全性。

4 结束语

综上所述，盲信号分离技术的研究和应用具有重要的价值，在各领域发挥了重要的作用，也成为研究者关注的重要课题。针对当前发展中的网络安全问题，应用盲信号分离技术，对网络环境、计算机系统等都有重要的意义，在防止计算机网络系统中敏感信息被窃取、保护信息数据传输和发送的安全等方面发挥了重要作用。未来研究中，在算法和应用中也有新的要求，需要加大研究力度，更好地发挥盲信号分离技术的作用。