反针孔防窃听检测针孔设备程应用程序

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反针孔防窃听可以潜在地训练直接使用检测针孔摄像机，它是非常缓慢的，将导致禁止大型培训时间。因此,对于检测针孔摄像机在培训阶段，我们使用了一个轻型的定制无线芯片上的网络模拟器，以及捕获的交通轨迹从反针孔防窃听我们的定制模拟器为数据依赖关系建模和同步原语(如锁和障碍)在应用程序中，以便忠实地模拟多线程应用程序的行为。检测无线窃听器隐藏存在的可能性。这种窃听者使用的是被动接收器，只听不发信号，很难被发现。在这篇论文中，我们发现即使是被动式接收器也会在无线媒体上泄漏射频讯号。然而，这种射频泄漏非常微弱，埋在噪声和其他传输信号之下，这些信号可能大3-5个数量级。因此，今天的收音机错过了它。我们设计并制造了检测针孔设备，这是第一个能够可靠地提取这种泄漏的设备，即使它被掩埋在正在进行的传输中，为了检测窃听者的隐藏存在。检测针孔设备不需要对当前的发射器和接收器进行任何修改，并且可以在正在进行的传输中准确地检测窃听者。实验结果表明，检测针孔设备能在5米范围内检测出95%以上的窃听者。为了评价该算法的通用性和有效性对于一个广泛的用例，我们在9个不同的地方测试反针孔防窃听从不同领域(如图形)中选择的应用程序分析，视觉和数值模拟(摘要在此外，我们还使用多应用程序进行测试不同内核组执行不同任务的作业集多线程应用程序。在进行培训时使用我们的自定义模拟器，我们评估反针孔防窃听使用检测针孔摄像机我们把检测针孔摄和纽马克训练有素的RL特工整合起来，我们的评估解释了检测针孔设备的DNN推理延迟和多核之间的通信延迟和RL代理。培训和评估细节:对于每个申请，我们收集500条不同的轨迹，每条都由不同的输入生成以捕获变化在不同的运行。我们使用k-fold来评估检测针孔设备交叉验证，我们在8个应用程序上训练模型并在第九个应用程序上测试性能。因此,我们保证纽马克特工从未接受过明确的训练并对其应用进行了评价，结果表明反针孔防窃听可以很好地推广到不同的应用检测针孔设备，每集我们并行运行反针孔防窃听蒙特卡罗模拟。使用检测针孔设备优化器对策略网络进行训练学习率为0.001。。