【摘 要】
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卫星、无人机等天基和空基设备覆盖范围广,是偏远地区物联网节点接入网络的重要手段。然而,长距离传输使得信息泄露、被篡改的风险加大,有限的节点能量限制了加密认证方案的执行。为此,考虑卫星物联网中的信息安全问题,采用深度学习技术预测物联网节点能量动态变化,建立数学模型调整加密和认证级别,实现服务质量和安全的联合优化。仿真结果表明,所提算法能够有效延长节点工作时间,保障数据的安全传输。
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“密集异构蜂窝网中基于D2D的端到端多跳通信研究”(61771374),国家自然科学基金青年项目“面向超密移动边缘计算的协作式任务卸载研究”(61801360),国家自然科学基金青年项目“基于无人机群和D2D的空地协同多跳通信研究”(62001393)。
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卫星、无人机等天基和空基设备覆盖范围广,是偏远地区物联网节点接入网络的重要手段。然而,长距离传输使得信息泄露、被篡改的风险加大,有限的节点能量限制了加密认证方案的执行。为此,考虑卫星物联网中的信息安全问题,采用深度学习技术预测物联网节点能量动态变化,建立数学模型调整加密和认证级别,实现服务质量和安全的联合优化。仿真结果表明,所提算法能够有效延长节点工作时间,保障数据的安全传输。
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