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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明提出一种基于深度学习的物理层欺骗攻击检测方法，属于攻击检测技术领域。该方法利用CSI特征中的信道冲击响应提取出CSI相位差数据，并将其转化为热力图，再使用Wasserstein生成对抗网络WassersteinGenerativeAdversarialNetwork,WGAN模型和编码器Encoder模型进行欺骗攻击检测。本发明主要解决了现有技术中提取CSI特征受时变因素干扰、需要大量非法设备先验信息等限制，难以适用于现实复杂环境的技术难题。
主权项：1.一种基于深度学习的物理层欺骗攻击检测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、采集物联网环境下合法设备的信道状态信息，并从所述信道状态信息中提取出相位差数据，将所述相位差数据转化为热力图，以形成合法设备数据集；步骤S2、基于所述合法设备数据集训练欺骗攻击检测模型，利用经训练的欺骗攻击检测模型对位置设备执行基于深度学习的物理层欺骗攻击检测；其中，所述欺骗攻击检测模型为WGAN-Encoder模型，其包含Wasserstein生成对抗网络WGAN和Encoder编码器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于深度学习的物理层欺骗攻击检测方法
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