Resumen

Internet of Things realiza el salto de la industria tradicional a la industria inteligente. Sin embargo, hace que los dispositivos periféricos sean más vulnerables a los atacantes durante el procesamiento de datos perceptuales en tiempo real. Para resolver el problema anterior, utilizamos el juego de suma cero para construir las interacciones entre los atacantes y los dispositivos periféricos y proponemos un esquema contra ataques basado en el aprendizaje profundo por refuerzo. En primer lugar, realizamos el algoritmo para encontrar una muestra similar a la muestra actual y utilizamos el método de media móvil ponderada para calcular la media y la varianza de las muestras. En segundo lugar, para resolver el problema de sobreestimación, desarrollamos un algoritmo de estrategia óptima para encontrar la estrategia óptima de los dispositivos periféricos. Los resultados experimentales demuestran que el nuevo esquema mejora la ganancia de los dispositivos periféricos atacados y disminuye la ganancia de los atacantes, obligándolos así a renunciar al ataque.

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Internet de las cosas; Dispositivos periféricos; Atacantes; Esquema antiataque; Aprendizaje profundo por refuerzo; Algoritmo de estrategia óptima
• Keywords:Internet of things; Edge devices; Attackers; Antiattack scheme; Deep reinforcement learning; Optimal strategy algorithm