使用深度强化学习增强物理层安全的协作干扰
网络与互联网体系结构
2024-03-18 v1
摘要
无线数据通信始终面临窃听和拦截的风险。基于加密的传统保护方案在无线物联网网络中可能并不总是实用，或者可能很快会面对量子计算机而失效。在这方面，物理层安全通过利用无线信道的物理特性，为保护无线通信提供了一种极具前景的方法。协作友好干扰是近年来受到关注的物理层安全技术之一。然而，寻找能实现最高保密性的最优发射功率分配是一个复杂问题，且随着无线网络规模增加而变得更难解决。在本文中，我们提出了一种使用强化学习算法在大型 Wi-Fi 网络中实现 CFJ 的优化方法。获得的结果表明，我们的优化方法提供了更好的保密性结果，并且随着网络规模和 Wi-Fi 接入点密度的增加而变得更加有效。
引用
@article{arxiv.2403.10342,
title = {Cooperative Jamming for Physical Layer Security Enhancement Using Deep Reinforcement Learning},
author = {Sayed Amir Hoseini and Faycal Bouhafs and Neda Aboutorab and Parastoo Sadeghi and Frank den Hartog},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.10342},
year = {2024}
}