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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于多智能体强化学习的车联网AES加密方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118741497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410805847.0，技术领域涉及：H04W12/033；该发明授权一种基于多智能体强化学习的车联网AES加密方法是由刘智博;卢晓珍;王威;卜艳玲设计研发完成，并于2024-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多智能体强化学习的车联网AES加密方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于多智能体强化学习的车联网AES加密方法，通过动态调整针对不同类型消息的加密模式及密钥长度，满足车联网多样化业务的安全与时延需求。本发明基于当前时刻的消息类别和车辆位置与上一时刻的信道增益、加解密和传输时延以及通信的安全等级，构建系统状态，采用多智能体强化学习算法优化车端使用AES算法对消息进行加密的模式与密钥长度，从而降低加密时延和由于窃听或截获导致的信息泄露概率，提升通信安全等级，进而提升车联网中信息传输的可靠性与安全性。

本发明授权一种基于多智能体强化学习的车联网AES加密方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体强化学习的车联网AES加密方法，其特征在于，包括以下步骤： 1设置车联网环境，车联网环境中共有M辆车，对于第m辆车，1≤m≤M，部署深度神经网络； 2车辆执行任务并确定执行该任务的消息类型和长度；步骤2中，在每个时间间隔k，k≥1中，车辆可能执行不同种类任务，需要发送消息到服务器端并接收服务器端的消息进行交互；对于第m辆车，假设在第k个时间间隔内执行的任务类型为执行这一任务需发送的消息长度为单位为字节；攻击者p确定第k个时间间隔内要发动攻击的目标车辆并预估目标车辆执行的任务种类，基于估计的任务种类确定第k个时间间隔内攻击的频次和强度 3根据本地观测动态确定密钥长度和工作模式； 4加密消息并上传至服务器端，步骤4中，根据本地观测，车辆选择第k个时间间隔内需要执行的动作包括第k个时间间隔内加密使用的密钥长度和工作模式即A是可选的密钥长度和加密工作模式的所有组合，在选择执行动作时，有ε的概率进行随机选择，1-ε的概率选择价值最大的动作，即车辆根据选择的动作对消息进行加密，得到这一时刻的本地加密时延并将密文上传至服务器端； 5服务器端解密并下发反馈信息，步骤5中：服务器端对接收到的密文使用对应的解密方式得到明文，时延为并通过同种加密方式将可能存在的反馈信息下发至车辆，传输过程中的总体时延为 6估计攻击次数和安全等级，计算通信奖励，步骤6中：车辆根据收到的信息，估计第k个时间间隔内攻击者发动攻击的次数第k个时间间隔通信过程的安全等级为并计算第k个时间间隔内的整体时延并根据攻击者攻击的频率和强度，预估攻击成功概率综合以上性能，计算本轮通信的奖励其中ω1,ω2,ω3是性能对应的权重参数； 7构建并存储经验序列，更新深度Q网络参数，步骤7中：构建经验序列并将其存入经验回放缓冲池Dm中，从经验回放缓冲池Dm中随机采样出Z条经验，构建样本并采用优化算法更新智能体深度Q网络参数 8重复步骤2至7，直至完成任务。

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