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公开(公告)号：CN106804037B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201710181834.0
申请日：2017-03-24
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于多监督节点和信道信息的无线认证方法，涉及无线用户的物理层认证方法。提供采用分布式部署多天线的监督节点，可以获取并处理更多的信道信息，具有较高认证准确度的一种基于多监督节点和信道信息的无线认证方法。采用分布式部署多个具有多天线的监督节点和一个认证节点，运用逻辑回归模型来构造用户身份信息的认证模型。监督节点与认证节点间通过DFW算法来估计认证模型参数，通过训练得到认证模型，使用该认证模型对用户的身份信息进行分类认证。与现有同类产品或方法比较，具有如下特点：提出的认证方法采用了分布式部署多天线的监督节点，可以获取并处理更多的信道信息，具有较高的认证准确度。
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公开(公告)号：CN106612287B
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201710018243.1
申请日：2017-01-10
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种云存储系统的持续性攻击的检测方法，涉及计算机存储与信息安全。提供不需预知具体的高级持续性攻击模型，采用强化学习方法，可实现最优的设备扫描时间间隔，可抑制攻击者的攻击动机，降低攻击频率，提高云存储的数据隐私性能的一种云存储系统的持续性攻击的检测方法。提出一种云存储系统的高级持续性攻击的检测方法。在未知具体的高级持续性攻击模型情况下，通过强化学习使得防御系统能够根据高级持续性攻击在云存储设备的攻击时间间隔和持续时间等信息，设计可适应动态网络和攻击模式的检测方案。可抑制攻击者的攻击动机，降低攻击频率，提高云存储的数据隐私性能。
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公开(公告)号：CN108833423A
公开(公告)日：2018-11-16
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：CN105119987B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201510504069.2
申请日：2015-08-17
Applicant: 厦门大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 一种车载网络的移动群智感知方法，涉及无线通信。包括：移动群智感知服务器向相关区域内的车辆发送征集感知报告的广播信息；收到征集消息的车辆根据自身的感知开销和传输信道状态，采用增强学习算法WoLF‑PHC决定是否参与该项目，以及感知的精度；移动群智感知服务器收到车辆的感知报告后，对感知报告的准确度进行评估，并使用WoLF‑PHC算法来确定付给车辆的报酬。通过调整给车辆的报酬，激励车辆参与感知任务，从而使服务器获得所需要的车载感知报告。
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公开(公告)号：CN107067190A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710351211.3
申请日：2017-05-18
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06N3/084 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 基于深度强化学习的微电网电能交易方法，涉及智能电网。制定与其他相连微电网和电厂的电能交易方案。其特征在于，微电网通过无线网络收集相连的微电网的可再生能源产量和负荷以及交易量等信息，基于深度强化学习算法，通过观察自身的电能储量，决定与其他微电网和电厂之间电能的交易量。微电网不需要预知自己与其他微电网的产能和负荷模型，即可实现最优的电能交易方案，可提高可再生能源的利用率，降低对传统能源的依赖性，增加微电网的长期效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104700640B
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201510127406.0
申请日：2015-03-23
Applicant: 厦门大学
IPC: G08G1/0967 , G06Q30/06
Abstract: 一种基于移动群智感知的路况信息汇集方法，涉及无线通信技术与智能交通技术领域。服务器向相关地区的手机用户广播征集路况报告的通知；服务器接收到手机用户的路况报告后，按照路况报告的精确度对其划分等级；服务器汇总所有接收到的路况报告后，确定服务器在此刻的状态s，获得系统增益G(s)；在目标最优定价不确定的情况下，服务器通过Q学习，学习如何对手机用户的任务路况报告的奖励金额定价，以获取服务器的最大收益；对不同质量等级l的路况报告有不同的定价y(l)，在一次学习过程中规定服务器的最大任务发布次数为K，第k次任务发布中的服务器状态是sk，服务器对路况报告的总定价是yk。
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公开(公告)号：CN104994569A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510355173.X
申请日：2015-06-25
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于多用户强化学习的认知无线网络抗敌意干扰方法，涉及无线网络安全。认知源节点通过观察主用户工作状态、自适应干扰机发射功率等状态信息，采用多用户强化学习策略自动选择发射功率。多个认知源节点同时学习，每次发送数据包结束，依据获得的即时回报及下一时刻状态，更新状态、行为和映射关系，并根据反馈信息更换多用户强化学习算法的学习速率，从而提高接收端的信干比，最终获取最优的发射功率。而各个认知源节点间能够帮助转发数据包或者自己发射数据。该方法利用多用户强化学习的机制，通过尝试比较的方法，提高了智能型敌意干扰机的场景下，认知无线网络的通信效率。
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公开(公告)号：CN104581738A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510047094.2
申请日：2015-01-30
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于Q学习的认知无线电抗敌意干扰方法，涉及认知无线电。1)认知源节点初始化学习因子γ和折扣因子β，设置Q值表、V值表值为0；2)认知源节点感知k时刻的状态s，并根据Q值表，选择最优行为a；3)认知源节点观察k+1时刻的状态s'，并计算本次信息传输的即时回报us；4)更新Q学习算法的Q值表、V值表；5)认知源节点重复步骤2)～4)，直到找到最优策略。基于Q学习实现功率控制，认知源节点和智能干扰机通过不断学习环境，实时调整自身的发射功率，随着迭代学习的延续，最终使得自身的收益最大化。
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公开(公告)号：CN104093145A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410383938.6
申请日：2014-08-07
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种邻近移动终端用户间的认证方法，属于无线通信网络安全领域。基于邻近的用户安全认证，无需预共享密钥、信任设施或公钥体制。同时引入非参数贝叶斯模型来分类无线数据包的物理特征，获得共享的周围环境数据包，从而提高该邻近认证的精确度，提供更灵活的邻近范围控制。由于中小型公共场所的环境引起的信号路径损耗等影响，公共场所内多个WiFi接入点造成各个客户端很难获得相同的周围环境数据包序列，因此邻近范围之外的攻击者很难获得定位服务器和移动终端用户之间的所有共享的周围环境数据包。该方法可抵御邻近范围之外的攻击者，同时保护了移动终端用户的位置等隐私信息，提高基于位置的移动终端服务的安全性。
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公开(公告)号：CN103987018A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410254298.9
申请日：2014-06-10
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于非协调跳频的认知无线网络抗敌意干扰协作广播方法，涉及无线网络通信。提供在不影响网络的可扩展性以及通信效率的前提下应用于认知无线网络的一种基于非协调跳频的认知无线网络抗敌意干扰协作广播方法。首先采用源节点与认知用户随机选择信道接入的非协调跳频技术，不仅能够抵御无线网络敌意干扰攻击，同时还克服了传统跳频因需要预先分享密钥从而导致可扩展性差、安全性不高等问题；其次，引入认知用户间的协作广播机制，即让完成广播信息接收的认知用户协助源节点，向网络内剩余的认知用户转发广播信息，从而提高了认知无线网络的通信效率。
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