高速数字化电子设备工作时会发生电磁泄漏,泄漏的电磁波信号被接收后通过技术手段能提取出数字设备的相关数据信息,导致信息失密,因此研究数字设备泄漏电磁波的检测系统对保护个人、企业及国家信息的安全具有重大意义。随着电磁屏蔽技术的发展,数字设备泄漏电磁波信号通常幅值微弱且淹没在强背景噪声中,传统的微弱信号检测方法一般需要知道信号的先验知识,而本文研究的泄漏电磁波信号分布在宽带内且频率、幅值未知,因此需要研究一种新的方法来解决这些问题。本文针对泄漏电磁波频点未知以及相对于背景噪声幅值较弱等问题,设计实现了一套新型的数字设备泄漏电磁波检测系统:硬件部分通过本振信号发生器、混频器、中频滤波器将待测高频模拟信号变换到固定的中频窄带,再通过ADC转换为中频数字信号发送到FPGA进行实时预处理;系统软件部分实现了PC上位机程序,并针对数字设备泄漏电磁波的特点,提出了一种基于自编码器的电磁泄漏信号频点搜索算法,算法利用自编码器实现对噪声频点幅值的抑制,然后根据各频点幅值的保留比确定异常泄漏电磁波信号的频率。之后基于TensorFlow机器学习框架将该算法移植部署到PC上位机程序中。最后对搜索算法的效果和鲁棒性进行了仿真测试。并使用检测系统对两种未知信息的数字设备进行了实测,实测结果表明,通过全频(35MHz-3GHz)自动搜索,系统能准确地检测出数字设备是否存在电磁泄漏以及泄漏电磁波的频率和强度,证明了本系统的可行性和有效性。