一种基于深度学习的卫星安全通信系统

本发明公开了一种基于深度学习的卫星安全通信系统及其多阶段训练方法。该系统构建由发送方、接收方和窃听方组成的对抗神经网络框架，通过独创的三阶段渐进式训练策略实现动态安全加密：第一阶段建立基础通信能力，采用融合均方误差与二值交叉熵的复合损失函数优化Bob解密精度；第二阶段引入对抗训练机制，通过动态权重迁移平衡通信准确性与安全性目标；第三阶段施加非对称噪声扰动及参数正则化，显著提升系统鲁棒性。本发明的优点是：有效解决传统加密在卫星环境中适应性差、资源消耗高及对抗攻击防御薄弱等问题，为空间信息安全提供自主可控的动态防护体系。