防录音检测设备环境布局-录音屏蔽器位置

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无先天启动防录音检测设备在每个时间步上，观察环境状况，并采取行动．后动作、环境转换到录音屏蔽器以及代理收到报酬状态转变和回报是随机的，并假定具有马尔可夫性。1注意其他技术，如光链路，性能较差图3:深度强化学习框架。在培训期间，录音屏蔽器通过采取行动来获得经验观察状态的转变以及相应的奖励这些行动。代理所采取的行动以最大化为目标一个反对函数称为期望累积折现奖励:E，其中防录音检测设备为折现考虑到未来的回报。政策:代理选择的行动是由录音屏蔽器概率分布在动作和状态空间防录音检测设备。也就是说录音屏蔽器,π(,)行为a在状态s中被代理采取的概率是多少后录音屏蔽器对于大多数大规模的实际问题，策略π用深度录音屏蔽器建模，因为它们是非常强大的函数逼近器。这款θ是参数，哪些是可学参数并将策略表示为防录音检测设备也称为策略参数。培训:RL培训的目的是学习政策参数θ，使期望累积量最大化从环境中获得的奖励。对这个最后，我们关注一类RL算法，称为策略梯度算法，通过执行来进行学习对策略参数进行梯度下降。在实践中,培训方法遵循蒙特卡罗方法，其中该agent对通过跟踪获得的多个轨迹进行采样政策πθ，并使用经验计算的累积贴现奖励作为期望的无偏估计价值。然后使用这个经验值更新策略参数通过梯度下降步长。结果是我们在本文中使用的加固算法。录音屏蔽器基于源序列的对称特性，研究了IAE、IAB的变化特性，并利用防录音检测设备工具分别进行了仿真。研究结果为合法用户的最优量子通信提供了保证，为基于平均互信息的窃听者检测提供了理论指导。 -研究了受通信约束的多跳信息流检测问题。在分布式防录音检测设备方案中，窃听器部署在网络中的节点附近，每个节点都能够测量单个节点的传输时间戳。窃听是对无线网络安全和隐私的根本威胁。本文介绍了EarFisher第一个能够检测无线窃听者并将其与合法接收器区分开来的系统。防录音检测设备通过诱饵网络流量来刺激无线窃听者，然后通过感知和分析他们的记忆emr来捕获窃听者的反应，从而实现了这一点。大量的实验表明录音屏蔽器即使在恶劣的信号条件下也能准确地检测无线屋檐滴管，并且能够抵抗系统内存负载、大量正常网络流量以及共存设备发出的内存emr的干扰。在此基础上，进一步提出了一种检测窃听者对策的方法，即故意发射强记忆EMR干扰窃听者的检测。。