[发明专利]5G边缘计算下基于深度学习的提高安全认证的方法在审
| 申请号： | 202111316869.3 | 申请日： | 2021-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN113784349A | 公开（公告）日： | 2021-12-10 |
| 发明（设计）人： | 陈宜;汪思晶;文红;宋欢欢;杜爽;韩文;林浩杰;孙浩然 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | H04W12/065 | 分类号： | H04W12/065;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 邓黎 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了5G边缘计算下基于深度学习的提高安全认证的方法，属于传输数据包安全识别领域。该方法包括以下步骤：采集初始信道指纹；对初始信道指纹进行预处理，得到初始训练样本集；对初始训练样本集进行随机权重数据增强处理或者分块交换数据增强处理；用数据增强后的训练数据集去训练网络模型，从而得到物理层信道指纹认证模型；对未知信道指纹进行物理层信道认证。本发明在获取较少的原始信道指纹数据的情况下，通过随机权重数据增强或者分块交换数据增强的方法快速生成更多有效的训练数据样本，加快了网络模型的训练速度，并提高了物理层信道认证成功率。 | ||
| 搜索关键词： | 边缘 计算 基于 深度 学习 提高 安全 认证 方法 | ||
【主权项】：
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