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公开(公告)号：CN104700640A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510127406.0
申请日：2015-03-23
Applicant: 厦门大学
IPC: G08G1/0967 , G06Q30/06
CPC classification number: G08G1/0141 , G06Q10/04 , G08G1/012 , G08G1/0133
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：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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Patent Agency Ranking
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：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：CN105246077A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510540664.1
申请日：2015-08-28
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: Y02D70/00 , H04W12/12 , H04W24/02 , H04W52/0209
Abstract: 一种移动终端的云病毒检测方法，涉及移动云计算。利用云端安全服务器的计算资源来检测移动终端的病毒，以减少移动终端的能量消耗，加快检测速度，并提高检测精度。移动终端将所产生的跟踪日志文件分为若干模块，并根据当前无线传输的带宽和云端服务器的检测速度，使用Q学习算法设计跟踪日志文件模块的云端服务器卸载比率，即通过无线网络传输部分跟踪日志文件到云端服务器，进行云端病毒检测。适用于手机和平板电脑等移动终端，提高其病毒检测的速度和精度，减少移动终端的能量和存储等消耗。
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公开(公告)号：CN104994569B
公开(公告)日：2019-12-17
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：CN104105093A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201410383842.X
申请日：2014-08-07
Applicant: 厦门大学
IPC: H04W12/04
Abstract: 一种邻近无线终端间会话密钥的生成方法，属于无线通信网络安全领域。根据智能手机等无线终端的用户指定的地理距离范围，挖掘周围无线环境中信号的到达时间等物理层信息建立邻近无线终端间的临时会话密钥。目标终端根据接收到周围无线环境中数据包的RSSI，序列号以及MAC地址建立公共位置标识，用于确认主终端和目标终端共享的无线数据包；根据共享无线数据包到达的时间建立秘密位置标识，用于生成会话密钥。目标终端不会公开自己的秘密位置标识，有效防御指定的距离范围内的监听者和攻击者。通过挖掘周围无线环境中共享数据包的到达时间建立会话密钥，保证无线终端位置安全的同时提高会话密钥的生成速率。
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