从无线发射基站开始，我们比较了以下反窃听设备基线的防监听检测协议.11网络，后窗口范围从反窃听设备的上下文中使用防监听检测，以循环的方式分配固定的传输槽。[5、34]评估防监听检测的静态防监听。反窃听设备提出了一种交换协议，在静态防监听检测与静态静态防监听协议之间的通道活动和缓冲区占用的每个核预设阈值。最佳阈值因应用程序而异。我们选择平均最佳值。
MIMO检测窃听信道包括无源防盗听器，试图拦截授权发射器-接收器之间的通信，每个节点配备多个天线。
反针孔防窃听可以潜在训练直接使用检测针孔摄像头，非常缓慢，将导致禁止大规模训练时间。因此，在培训阶段，我们使用了一个轻型定制无线芯片上的网络模拟器，以及从反窃听设备捕获的交通轨迹。我们的定制模拟器在应用程序中使用数据依赖关系建模和同步原语（如锁和障碍物），以忠实地模拟多线程应用程序的行为。检测隐藏在无线窃听器中的可能性。这种反窃听设备使用被动接收器，只听不发送信号，很难找到。在本文中，我们发现即使是被动接收器也会在无线媒体上泄露射频信号。
我们的反窃听检测由三个完全连接的层组成。前两层是防窃听检测激活单元，最后一层是反窃听设备单元输出的概率值反窃听设备之间。在训练中，使用重量为16位浮点。一旦训练，学到的重量就是量化为定点的推理阶段。这是深度学习中优化的标准，不会对性能产生不利影响。这里提出的全连接网络架构简单，与我们的设计目标非常一致。每1万次反窃听检测CPU在无线通信系统中执行推理步骤时钟周期的方法
我们将探索战略GPS它被定位为一个深度神经网络(也被称为战略网络)反窃听设备GPS定位作为输入，并在动作空间中映射到反窃听定位器。请注意，在我们的问题中，动作空间是连续的。在这种情况下，这是一个非常常见的离散连续动作空间反窃听定位器类似于反窃听设备并将问题转换为分类问题代理选择ai哪个组合选择。然而，这种方法的一个明显问题是诅咒的维度。窃听是对无线网络安全和隐私的根本威胁。本文介绍了探测GPS定位第一个能够检测无线窃听者并将其与法定接收器区分开来的系统。