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卫星物联网中服务质量与安全的智能联合优化方法 被引量:1

Intelligent Joint Optimizations of QoS and Security for Satellite Internet of Things
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摘要 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。 Due to the large coverage,the space-and air-based equipments,such as satellites and unmanned aerial vehicles,are important methods to provide the network access for the IoT nodes in deserted areas.However,the long-distance transmissions increase the risks of information leakage and tampering,and the energy constraints of nodes limit the application of encryption and authentication strategies.In this paper,we study the information security issues in satellite IoT,and utilize the deep learning techniques to predict the dynamic changes of the IoT node energy.For the joint optimizations of QoS and security,the mathematical model is constructed to adjust the encryption and authentication levels.The simulation results illustrate that the proposed algorithm can effectively prolong the working time of IoT nodes and guarantee the secure transmissions.
作者 毛伯敏 郭鸿志 刘家佳 MAO Bomin;GUO Hongzhi;LIU Jiajia(School of Cybersecurity,Northwestern Polytechnical University Xi'an 710072,China)
出处 《移动通信》 2021年第5期31-34,共4页 Mobile Communications
基金 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)。
关键词 空天地海一体化 深度学习 物联网 数据安全 能量收集 SAGIN deep learning IoT data security energy harvesting
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参考文献2

二级参考文献6

共引文献6

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引证文献1

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