随着5G、物联网、人工智能等新理念的提出,互联网业务进行了极速扩张,数据总量的规模也呈爆炸般的增长,这给通信技术提出了新的要求,需要速率、带宽等性能更好的通信技术来支撑网络数据的传输,满足互联网业务的需求。相干光正交频分复用（Coherent Optical Orthogonal Frequency Division Multiplexing,CO-OFDM）技术具有频谱利用率高、能够有效抵抗光纤通信系统中的色散和偏振模色散等特点,成为未来的光纤传输系统的主要技术之一。与此同时,随着数据量的飙升,数据安全问题也随之而来,个人隐私数据若是大规模的被泄露,将会对社会造成巨大的影响。目前对网络的安全性有着很多的讨论,学术界也提出了各种安全性增强方法。但是从使用成本、复杂度以及安全性等多方位进行考虑,在物理层进行安全性增强是最具有潜力的方式。因此本论文中主要对CO-OFDM系统的物理层加密技术进行研究。在物理层上对通信系统进行加密具有多样性,方式十分灵活。在CO-OFDM系统中,从设计灵活以及不额外增加硬件成本的角度来分析,本论文选择在电域中对信号进行数据扰动从而实现数据的加密,这同时也是结合了 OFDM信号的特性,易于进行数字信号处理。本论文在调研其他加密领域中的算法之后,基于数据扰动技术对CO-OFDM系统的数据进行加密,从而提升其安全性。加密的核心为数据扰动,根据对数据进行扰动的位置不同从而设计出了两种不同的加密方案。方案一为基于2D-SCL映射和布朗运动的物理层加密方案,使用2D-SCL映射和布朗运动数学模型对CO-OFDM系统的频域数据进行数据扰动加密,而方案二为基于超混沌映射和DNA动态编码的物理层加密方案,使用了 4D-Chen超混沌映射和DNA编码技术对CO-OFDM系统的比特数据进行加密。通过仿真系统和实验分别验证两种方案的可行性,并确保在不影响通信性能的前提之下,使两个方案密钥空间均在1090以上,能够确保信息传输的安全。在确保密钥空间的前提下对信号的传输性能进行研究,不因加密而对信号的传输性能造成破坏。之所以通过数据扰动的方式对数据进行加密,目的是将一些强随机性的序列引入到原有的信号序列之中,从而扰乱原有的信息序列相关性,达到数据扰动的目的,对原有的信息起到加密的作用。而强随机性的序列由于具有强随机性和高度的不可预测性,因此将会直接导致不法窃听方直接窃取信息的难度也明显增加。