【摘 要】
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在移动雾计算中,雾节点与移动终端用户之间的通信容易受到伪装攻击,从而带来通信和数据传输的安全问题。基于移动雾环境下的物理层密钥生成策略,提出一种基于强化学习的伪装
【机 构】
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北京工业大学信息学部,可信计算北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61801008);国家重点研发计划(2018YFB0803600);北京市自然科学基金(L172049);北京市教委科研计划(KM201910005025)
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在移动雾计算中,雾节点与移动终端用户之间的通信容易受到伪装攻击,从而带来通信和数据传输的安全问题。基于移动雾环境下的物理层密钥生成策略,提出一种基于强化学习的伪装攻击检测算法。构建移动雾计算中的伪装攻击模型,在该模型下设计基于Q-学习算法的伪装攻击检测算法,实现在动态环境下对伪装攻击的检测,在此基础上,分析密钥生成策略在假设检验中的漏报率、误报率和平均错误率以检验算法性能。实验结果表明,该算法能够在动态环境中有效地防范伪装攻击,可使检测性能迅速收敛并达到稳定,且具有较低的平均检测错误率。
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