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雾计算中一种基于强化学习的伪装攻击检测方法属于信息安全领域。随着雾计算的不断发展，在提高信息处理速度的同时，更多安全通信问题也渐渐浮出水面。本文针对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的安全问题，提出了一种基于强化学习的伪装攻击检测算法。首先我们构建了移动雾计算中的伪装攻击模型，然后在该模型下设计了基于Q‑learning算法的伪装攻击检测算法，实现了在动态环境下对伪装攻击的检测。该发明能有效地在动态环境中防范伪装攻击，检测性能迅速收敛并达到稳定，具有较高的检测精度和较低的平均检测错误率。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN201910130013.3
Filing Date： 2019-02-21
Publication Date： 2019-06-28
Pub. No.： CN109951451A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 撤回-视为撤回
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