[发明专利]基于深度支持向量描述方法的物理层身份认证方法有效
| 申请号： | 202011239068.7 | 申请日： | 2020-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN112399413B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 潘志文;邵旖洁;刘楠;尤肖虎 | 申请（专利权）人： | 东南大学;网络通信与安全紫金山实验室 |
| 主分类号： | H04W12/06 | 分类号： | H04W12/06;H04L1/06;H04B7/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 沈廉 |
| 地址： | 211189 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于深度支持向量描述方法的物理层身份认证方法，该身份认证方法中，数据样本将通过神经网络从样本空间映射到一个超球体中，在训练模型阶段，通过迭代不断更新神经网络权重，使得数据样本尽可能多地映射到超球体内，同时保证超球体体积最小；在认证阶段，若数据样本映射到超球体内，则视为合法信息发送者信息，反之，则视为攻击者信息。在通信系统中存在合法信息发送者、合法信息接收者和攻击者，合法信息发送者和合法信息接收者在攻击者存在的情况下相互通信。攻击者可能会伪冒成合法信息发送者向合法信息攻击者发送信号，而本发明中的物理层身份认证技术旨在帮助合法信息接收者判断接收到的信号是源自于合法信息发送者还是源自于攻击者。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 支持 向量 描述 方法 物理层 身份 认证 | ||
【主权项】：
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