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基于一致性正则化的半监督射频指纹识别
本研究利用深度半监督学习结合数据增强技术、基于一致性正则化和伪标记的方法，大量利用未标记数据进行 RF 指纹识别，并证明我们提出的半监督 RF 指纹识别方法是明显优于其他竞争方法的，且可以在充足的条件下近乎完全监督与学习性能一致。
PDFa year ago
无线电频率指纹识别综述：传统方法、深度学习及开放挑战
本文探讨了将 RF 指纹技术与密码学和零信任安全措施相结合以保障无线网络中数据隐私、机密性和完整性的可行性，并综述了 RF 指纹技术的历史、应用、相关的深度学习算法，并探讨了该领域未来的发展方向。
PDF3 years ago
MM利用信道状态信息和机器学习进行物理层认证
本文提出了利用物理层认证技术和机器学习对无线网络环境实现强认证的方法，分析了接收到的无线信道状态信息，通过生成对抗性神经网络 (GAN) 来验证传输设备，其中使用局部离群点因子 (LOF) 算法在低信噪比下达到了 100% 的准确率。
PDF4 years ago
机器学习与无线蜂窝网络结合：部署，挑战和应用
本文概述了人工智能在 5G 及以后无线网络中的应用，包括网络智能类型、机器学习以及应用案例，重点介绍了物理层、移动性管理、无线安全和定位方面的应用。
PDF5 years ago
MM基于复数神经网络的鲁棒性无线指纹识别
本文提出使用神经网络和复合值权重学习指纹技术，用于无线安全，结果表明使用加入白高斯噪声的计数器直接策略会有显著的性能提升，同时指纹识别是一个可行的方案。
PDF5 years ago
无线安全调查：技术挑战、最新进展和未来趋势
本文针对无线通信的开放性所带来全部安全漏洞和威胁，通过提出有效的防御机制来提高了无线网络的安全性；全面总结了无线网络的安全需求，包括认证、机密性、完整性和可用性问题，并对各种潜在的安全威胁在网络协议体系结构层次上进行了详细的讨论。同时，
PDF9 years ago