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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种智能干扰模型奖赏中毒防御、训练方法及系统，包含一个具有发送方、接收方、干扰机的智能干扰通信系统；通过感知模块解析得到发送方和接收方的通信参数；通过奖赏中毒模块对干扰机获得的奖赏实施奖赏中毒攻击；通过双经验池结构分别存放干扰成功和干扰失败样；通过将奖赏中毒防御模块嵌入到智能干扰算法中，对奖赏中毒攻击进行防御，并同原始干扰算法同步训练；根据奖赏中毒防御模块得到的干净奖赏替代中毒奖赏，进行智能干扰算法的训练。从而使得原始智能干扰模型的性能不受奖赏中毒攻击的影响，提升智能通信的抗干扰能力。
主权项：1.一种智能干扰模型奖赏中毒防御训练方法，其特征在于包括如下步骤：步骤S1：构建包括发送方、接收方和干扰方的智能干扰通信系统；步骤S2：获取发送方和接收方的通信参数；步骤S3：对干扰方获得的奖赏实施奖赏中毒攻击；步骤S4：获取干扰成功和干扰失败的样本；步骤S5：构建基于深度神经网络的奖赏中毒防御网络，获取受奖赏中毒攻击后的中毒通信状态、中毒奖赏优化下的干扰动作，输出还原的干扰方的奖赏；基于受奖赏中毒攻击后的中毒通信状态、中毒奖赏优化下的干扰动作，构建防御框架，以最小化复原的干净奖赏和原始奖赏的差；基于防御网络输出和样本的干扰成功或干扰失败情况的，构建防御网络损失函数；步骤S6：使防御框架与防御网络结合，将还原的干净奖赏替代中毒奖赏，进行智能干扰的训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种智能干扰模型奖赏中毒防御、训练方法及系统
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