基于深度学习的 secure 移动群智感知
密码学与安全
2018-01-24 v1 机器学习
网络与互联网体系结构
摘要
为了激发面向物联网(IoT)应用（如医疗健康和交通监控）的安全感知，移动群智感知(MCS)系统必须应对在大规模动态异构网络的感知与信息交换过程中所出现的安全威胁，例如干扰、欺骗和伪造感知攻击。在本文中，我们研究安全移动群智感知，并展示如何使用深度学习(DL)方法（如栈式自编码器(SAE)、深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)）来改进MCS中的安全方法，包括认证、隐私保护、伪造感知对策、入侵检测以及抗干扰传输。我们讨论了这些基于DL的方法相较于传统安全方案的性能增益，并指出了在实际MCS系统中实现它们所需应对的挑战。
引用
@article{arxiv.1801.07379,
title = {Secure Mobile Crowdsensing with Deep Learning},
author = {Liang Xiao and Donghua Jiang and Dongjin Xu and Ning An},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.07379},
year = {2018}
}
备注
7 pages, 5 figures