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公开(公告)号：CN104105093A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201410383842.X
申请日：2014-08-07
Applicant: 厦门大学
IPC: H04W12/04
Abstract: 一种邻近无线终端间会话密钥的生成方法，属于无线通信网络安全领域。根据智能手机等无线终端的用户指定的地理距离范围，挖掘周围无线环境中信号的到达时间等物理层信息建立邻近无线终端间的临时会话密钥。目标终端根据接收到周围无线环境中数据包的RSSI，序列号以及MAC地址建立公共位置标识，用于确认主终端和目标终端共享的无线数据包；根据共享无线数据包到达的时间建立秘密位置标识，用于生成会话密钥。目标终端不会公开自己的秘密位置标识，有效防御指定的距离范围内的监听者和攻击者。通过挖掘周围无线环境中共享数据包的到达时间建立会话密钥，保证无线终端位置安全的同时提高会话密钥的生成速率。
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公开(公告)号：CN104092505A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410369094.X
申请日：2014-07-30
Applicant: 厦门大学
IPC: H04B17/00
Abstract: 一种检测和识别考场内开机手机的方法，涉及手机信号的检测和识别。1)在考场布置传感器；2)初始化系统的接收信号强度的监测阈值；3)无开机手机时传感器测得周边无线频谱强度作为初始接收信号强度矢量的参考值4)传感器实时监测周边无线频谱强度5)由与计算检验统计量L(u)；6)若L(u)大于接收信号强度监测的检验阈值，则发出存在开机手机的警告；7)由所测得的及传感器坐标根据权值平均算法计算得出开机手机的位置；8)若步骤6)中未发出考场内存在开机手机的警告，则传感器对接收信号强度参考矢量进行更新，将当前接收信号强度矢量作为新的接收信号强度参考矢量，返回步骤4)。
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公开(公告)号：CN102595411A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201210064414.1
申请日：2012-01-11
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于传感器的认知无线网络对多种类型攻击的检测方法，特别是涉及到认知无线网络安全。包括认知无线网络中的电子欺骗攻击、多面攻击、恶意干扰和自私行为攻击的检测。该方法利用多个固定位置的传感器作为无线频谱的监测者，根据传感器在信道上测得的接收信号强度信息来对抗针对无线传输的攻击。不仅可以同时检测多种无线网络攻击，还能够对攻击者进行定位，从而为下一步惩戒攻击者做准备，达到确保认知无线网络中无线传输安全的目的。
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公开(公告)号：CN117896756A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410109688.0
申请日：2024-01-26
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于语义通信和资源分配的无人机边缘计算抗干扰方法，属于语义通信、无人机路径规划、资源分配、移动边缘计算和抗干扰等领域。该方法充分挖掘用户位置、无人机位置、干扰机位置和信道状态等关键信息，结合用户语义通信速率、通信时的信干燥比SINR和信道状态等信息，提出结合语义通信和深度强化学习的资源分配方案以动态优化用户卸载接入选择、信道选择、无人机轨迹等动作，有效地在干扰环境下执行移动边缘计算任务。本发明在动态干扰攻击的环境下，与非语义通信算法及其余对比算法相比，有效降低任务处理时间，提高了收益。
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公开(公告)号：CN116911362A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310718827.5
申请日：2023-06-16
Applicant: 厦门大学
IPC: G06N3/0495 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/092 , G06N3/098 , G06N5/04 , G06N5/043 , H04W28/08 , G06F9/50
Abstract: 一种面向多模态深度学习模型的快速协同推断方法，涉及多模态深度学习模型。针对现有技术存在的面向计算密集性应用的异构多模态深度学习网络在资源紧缺的移动设备上部署时的高延迟和高能耗等问题，提供一种面向多模态深度学习模型的快速协同推断方法，利用强化学习算法动态优化无线移动边缘网络中多模态深度学习模型服务移动设备的协同推断策略。该策略适应计算密集型多模态深度学习应用具有多个异构特征编码器的特点，能在不显著降低推断质量的前提下，减少基于深度学习的多模态推断服务的时延和总体能耗。动态选择多模态深度学习模型各个特征编码器的分割点和深度学习模型规模，提高多模态深度学习模型推断的速度和能效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115361686A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211007434.5
申请日：2022-08-22
Applicant: 厦门大学
IPC: H04W12/122 , H04W12/67 , G06N3/04
Abstract: 一种面向无线通信安全的安全探索强化学习方法，涉及无线通信的安全。引入状态风险网络和动作风险网络区分状态的风险和动作的风险，提高动作风险程度的拟合准确度，并利用动作风险程度修正动作的选择，避免探索危险策略，实现无线通信场景下的安全探索。方法包括：信息发送方使用价值网络评估当前状态下采取不同动作的长期累积回报，根据通信系统的性能评价指标和通信需求评估当前状态下采取不同动作的风险值，利用状态风险网络和动作风险网络拟合长期累积风险值并对价值网络的输出值进行修正，根据修正后的不同动作的价值进行安全传输策略的选择。可在无线通信安全应用中降低对风险策略的探索，提高无线通信的安全性。
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公开(公告)号：CN114817061A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210529963.5
申请日：2022-05-16
Applicant: 厦门大学 , 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本公开提供一种虚拟构建脚本的依赖性错误检测方法，包括：获取待构建的源程序文件及待检测的构建脚本，源程序文件指待编译的代码文件，构建脚本指用于编译构建源程序文件所需的脚本文件；对源程序文件进行修剪，删除源程序文件中不影响动态依赖关系的部分，经修剪得到修剪后的程序；基于待检测的构建脚本，通过虚拟构建方法构建修剪后的程序的统一依赖关系图；基于统一依赖关系图进行依赖性错误检测。本公开还提供了一种虚拟构建脚本的依赖性错误检测装置、电子设备以及可读存储介质。
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公开(公告)号：CN112261646A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011107880.4
申请日：2020-10-16
Applicant: 厦门大学
IPC: H04W12/02
Abstract: 一种可穿戴设备数据安全传输智能调度方法，属于无线通信和信息安全领域。采取跨层设计结合了应用层加密技术和物理层功率控制，应用深度强化学习算法来动态优化可穿戴设备的发射功率和加密密钥长度而无需预测窃听信道模型和干扰模型。采用深度强化学习算法，通过观测数据包优先级、信道状态、接收干扰功率和误码率BER来动态优化可穿戴设备的发射功率和加密密钥长度，以达到抗主动窃听的目的。实现了跨层设计，有效提升系统的保密速率并且降低可穿戴设备的能耗。
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公开(公告)号：CN108833423B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810663625.4
申请日：2018-06-25
Applicant: 厦门大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 一种基于强化学习的多途径保密信息通信方法，涉及现代通信网络安全。利用多途径通信的方法来增强通信的保密性，加快通信速率，并提高通信安全性，不需预测通信途径的网路模型和攻击模型，可适应动态的通信传输场景，通过强化学习获取最优的传输数据量，从而提高通信传输的效益，优化通信系统的传输速率和保密性，降低传输时延。基于强化学习实现传输控制并且达到提高保密性的功能，不需预测通信途径的网路模型和攻击模型，可适应动态的通信传输场景，通过强化学习获取最优的传输数据量，从而提高通信传输的效益，优化通信系统的传输速率和保密性，降低传输时延。
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公开(公告)号：CN109002358A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810811580.0
申请日：2018-07-23
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于深度强化学习的移动终端软件自适应优化调度方法，涉及计算技术。自动优化设置移动设备上各软件进程卸载数量，并且对本地任务进程划分优先级，分配CPU计算资源和内存资源，旨在降低移动设备的能量损耗，减少任务处理时延。通过测量移动设备上各软件的实时线程任务的规模，估测移动设备至边缘设备动态无线链路的带宽，采用深度强化学习算法评估各个进程的时延，能量损耗等反馈信息，获取软件的优化调度方案。不需要预知移动设备到边缘设备的无线信道模型和移动设备系统的CPU计算资源和内存资源占用模型，即可减少移动设备上各软件任务处理时延和能量损耗，改善用户体验。
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