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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：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。
主权项：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；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；5服务器端解密并下发反馈信息；6估计攻击次数和安全等级，计算通信奖励；7构建并存储经验序列，更新深度Q网络参数；8重复步骤二至七，直至完成任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于多智能体强化学习的车联网AES加密方法
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