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基于强化学习的物联网安全资源分配方法
文献摘要：
雾计算作为一种分散式计算结构应用于物联网中,其固有的广播特性导致网络通信系统面临严重的安全威胁.同时,在动态变化的物联网环境中,无线资源的合理分配对减少通信服务时延至关重要.文章在存在不可信节点的前提下,对物联网安全资源分配问题进行研究,基于雾节点接收机具备同时同频全双工自干扰消除技术的假定,提出一种具有物理层安全特性的针对雾层无线资源的智能分配方法.该方法通过构建深度强化学习神经网络,设计合理的状态、动作和奖励等参数,实现物联网感知数据在安全保密防护条件下的快速上传.实验结果表明,该方法收敛速度较快,且在性能上明显优于对比方法.
文献关键词：
物联网;强化学习;资源分配;物理层安全;保密通信
中图分类号：
作者姓名：
赵洪;李姗;左珮良;魏占祯
作者机构：
中国科学技术大学,合肥 230026;北京电子科技学院,北京 100070
文献出处：
引用格式：
[1]赵洪;李姗;左珮良;魏占祯-.基于强化学习的物联网安全资源分配方法)[J].信息网络安全,2022(06):44-52
A类：
B类：
物联网安全,全资,资源分配方法,雾计算,算作,分散式,计算结构,结构应用,广播特性,网络通信,通信系统,安全威胁,物联网环境,合理分配,通信服务,服务时延,延至,不可信,分配问题,雾节点,接收机,机具,全双工,自干扰消除,消除技术,假定,物理层安全,安全特性,智能分配,深度强化学习,物联网感知,感知数据,安全保密,收敛速度,上明,比方,保密通信
AB值：
0.492039
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