21、物联网安全与隐私保护的强化学习与联邦学习技术

物联网安全与隐私保护的强化学习与联邦学习技术

1. 深度强化学习在物联网安全中的应用

深度强化学习在保障物联网环境安全方面有着重要作用。以深度Q学习为例，它可通过与智能攻击者的交互，实现抗干扰能量管理，使车辆防御代理能够确定中继节点和传输功率。其状态涉及连接特性、信号干扰噪声比（SINR）和误码率（BER），这种解决方案能显著提高网络利用率并降低消息的误码率。

深度强化学习在不同场景下有着不同的应用和特点：
- 单智能体和多智能体场景 ：对不同类别的深度强化学习进行了深入探讨，并根据其结构设计对算法进行了细致分类。
- 物联网智能电网安全 ：能够有效应用于保护物联网智能电网免受网络攻击。Q学习机制因其简单性，在智能电网中比其他深度强化学习算法更受关注，但在该应用场景中的适用性相对较为理论化。
- 物联网智能交通系统 ：展现出了有效性。目前，学术和工业界更注重分布式深度强化学习和多智能体场景，但在开发具有快速收敛和稳定性能的多智能体深度强化学习方法时，仍面临诸多挑战，主要原因是分布式智能体之间缺乏有效的同步程序。

2. 联邦学习在物联网隐私保护中的应用

随着物联网及其相关应用的快速发展，智能城市中的各种物联网应用不断涌现，如智能制造、智能交通、自动驾驶等。然而，物联网设备数量的激增和数据量的大幅增长，给深度学习带来了机遇的同时，也带来了挑战。

传统的集中式深度学习解决方案存在用户隐私泄露的问题，因为需要将物联网设备的本地数据传输到中央第三方服务器进行训练。此外，对于大量且地理分散的数据，集中式深度