Обеспечение безопасности обработки и передачи данных в перспективных беспроводных системах связи на этапе проектирования с использованием глубокого машинного обучения на основе искусственного интеллекта

Новое исследование подчеркивает роль глубокого машинного обучения в обеспечении безопасности беспроводных коммуникационных систем

Недавние исследования подчеркивают необходимость надежной безопасности в высокоскоростных беспроводных коммуникационных системах. Исследования показывают, что хотя машинное обучение обычно используется на верхних уровнях, его интеграция в физический уровень вызывает трудности.

В статье рассматриваются ограничения текущих алгоритмов машинного обучения, которые испытывают трудности с адаптацией к сложным условиям передачи данных. Тем не менее, представлены достижения в применении методов глубокого машинного обучения на физическом уровне для повышения безопасности и эффективности.

Ключевые выводы включают:

• Методы глубокого машинного обучения были применены к беспроводным коммуникационным системам на физическом уровне.
• Предложены новые архитектуры для систем удаленного доступа с использованием автокодировщиков.
• Эти подходы могут проектировать сложные сценарии с неизвестными моделями каналов передачи данных.
• Алгоритмы, разработанные с помощью глубокого машинного обучения, показывают конкурентоспособные результаты при снижении сложности и задержки.

Эти достижения предполагают путь к более безопасным и эффективным беспроводным коммуникационным системам.