检查防窃听装置障碍和防监听程

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北京市开尔峰云刑侦器材技术开发中心

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反窃听检查模式倾向于应用程序之间的剧烈变化。甚至在行刑的时候对于单个应用程序，流量模式可能会发生变化速度可达数十微秒[4,38]。结果是静态的MAC协议，如TDMA、FDMA和CSMA糟糕[17,33,35,61,70,71,89]。此外，由于线程同步原语喜欢并行使用障碍和锁编程时，无线NoC展示了怎样检查窃听器复杂的硬模型网络上数据包传递之间的依赖关系和执行时间。因此，即使是自适应协议尝试在TDMA和CSMA之间切换或长期优化吞吐量怎样检查窃听器，在上下文中表现不佳因为他们对这些领域一无所知具体而复杂的依赖关系。因此，设计了ef-有效的媒体访问协议被标识为一个密钥实现无线NoC全部潜力的瓶颈多处理器怎样检查窃听器。在本文中，我们提出了一种统一的防窃听装置方法它结合了网络、架构和深度学习生成高度自适应的媒体访问协议芯片上的无线网络架构。NeuMAC利用一个基于深度神经网络的强化学习框架生成新的MAC反窃听探测仪协议，可以学习流量模式并动态调整协议以处理不同的应用程序在多核处理器上运行。强化学习反窃听探测仪已经被证明是人工智能领域的一个非常强大的工具生成策略和策略，可以优化复杂目标反窃听探测仪允许NeuMAC做得更好从经验中学习决策。特别是,许多基本功能，如FFT，图搜索，排序，最短路径，等，往往在许多应用中反复出现。过去的工作还显示了一些独特的周期性流量模式出现在多个不同的程序中，并作为数字随着核心数量的增加，流量模式显示出越来越多的可预测性时空相关性与相关性[3,4]。NeuMAC学习这些统计和相关性在交通-Fic模式，能够预测未来的交通模式并将其MAC协议调整到最佳适合预测的未来交通。此外，RL支持反窃听探测仪为了解释难以建模的复杂依赖关系在执行时间和数据包的传递之间。特别是防窃听装置,我们精心设计RL中的奖励函数来优化而不是简单地提高延迟以及网络的吞吐量。事实上，RL已经被用于无线MAC协议在异构无线网络环境中[43,101]，传感器网络[41]和物联网网络[62]。然而,将这些对芯片上无线网络的好处面临着一个巨大的挑战。