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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：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：CN112291495B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202011107882.3
申请日：2020-10-16
Applicant: 厦门大学
IPC: H04N7/10 , H04N21/2343
Abstract: 一种基于强化学习的无线视频低时延抗干扰传输方法，涉及无线通信、计算机和信息安全领域。提供利用强化学习算法动态改变视频传输策略，以适应无线信道环境的变化，降低通信的误码率及通信数据时延，保障用户接收到的视频质量的一种基于强化学习的无线视频低时延抗干扰传输方法。网络初始化及参量定义：针对WiFi或其它无线通信系统，无需预知信道模型，对信道进行估计及信号强度监测，通过强化学习算法获取最优的视频传输策略。该方法可适应动态变化的无线环境，降低误码率、通信时延，提高用户接收的视频质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112261646B
公开(公告)日：2022-03-08
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：CN112261024A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011107886.1
申请日：2020-10-16
Applicant: 厦门大学
IPC: H04L29/06 , H04L29/08 , H04L9/06 , H04W4/40 , H04W12/0433
Abstract: 基于强化学习的面向快速加解密的车联网密钥管理方法，涉及车联网通信和安全。针对车联网用户个性化通信需求，防止数据泄露，设计了一种基于强化学习的面向快速加解密的车联网密钥管理方法。该方法基于车联网中车辆接收到的干扰功率、密钥持续时间、车辆密度等信息，采用强化学习持续优化车辆密钥更新频率和密钥长度，防止数据泄露。所提方法可适应动态车联网环境和防止窃听攻击，提高车辆通信的抗窃听拦截率，降低安全通信的时延。
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公开(公告)号：CN115361686B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202211007434.5
申请日：2022-08-22
Applicant: 厦门大学
IPC: H04W12/122 , H04W12/67 , G06N3/045 , G06N3/092
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：CN112261024B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202011107886.1
申请日：2020-10-16
Applicant: 厦门大学
IPC: H04L29/06 , H04L29/08 , H04L9/06 , H04W4/40 , H04W12/0433
Abstract: 基于强化学习的面向快速加解密的车联网密钥管理方法，涉及车联网通信和安全。针对车联网用户个性化通信需求，防止数据泄露，设计了一种基于强化学习的面向快速加解密的车联网密钥管理方法。该方法基于车联网中车辆接收到的干扰功率、密钥持续时间、车辆密度等信息，采用强化学习持续优化车辆密钥更新频率和密钥长度，防止数据泄露。所提方法可适应动态车联网环境和防止窃听攻击，提高车辆通信的抗窃听拦截率，降低安全通信的时延。
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公开(公告)号：CN112291495A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011107882.3
申请日：2020-10-16
Applicant: 厦门大学
IPC: H04N7/10 , H04N21/2343
Abstract: 一种基于强化学习的无线视频低时延抗干扰传输方法，涉及无线通信、计算机和信息安全领域。提供利用强化学习算法动态改变视频传输策略，以适应无线信道环境的变化，降低通信的误码率及通信数据时延，保障用户接收到的视频质量的一种基于强化学习的无线视频低时延抗干扰传输方法。网络初始化及参量定义：针对WiFi或其它无线通信系统，无需预知信道模型，对信道进行估计及信号强度监测，通过强化学习算法获取最优的视频传输策略。该方法可适应动态变化的无线环境，降低误码率、通信时延，提高用户接收的视频质量。
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