| 移动雾计算中基于强化学习的伪装攻击检测算法 |
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| 引用本文： | 于金亮,涂山山,孟远.移动雾计算中基于强化学习的伪装攻击检测算法[J].计算机工程,2020,46(1):38-44. |
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| 作者姓名： | 于金亮 涂山山 孟远 |
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| 作者单位： | 北京工业大学 信息学部,北京100124;北京工业大学 信息学部,北京100124;可信计算北京市重点实验室,北京100124 |
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| 基金项目： | 北京市自然科学基金;国家自然科学基金;国家重点研发计划;北京市教育委员会科研计划项目 |
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| 摘 要： | 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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| 关 键 词： | Q-学习算法 物理层安全 伪装攻击 物理层密钥生成 假设检验 |
Impersonation Attack Detection Algorithm Based on Reinforcement Learning in Mobile Fog Computing |
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