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盖世汽车讯 据外〖wai〗媒报道,美国陆军 jun[研究职员研发了一 yi[种基于机械学习的新型框架,以(yi)改善汽车车载盘算机网络的平安性,同时还不影响到「dao」其性能。

黑客(图片泉源:techxplore.com)

随着将控制权委托给车载盘算机的现代汽车在不停普及,美国陆军的该项研究希望能够加大投入,对空中以及陆“lu”地平台,稀奇是重型车辆提供更高水平的网络平安珍爱措施。

美国陆军作战能力生长司令部(the U.S. Army Combat Capabilities Development Command,DEVCOM)的研究职员与佛吉尼亚理工大学(Virginia Tech)、昆『kun』士兰大学(the University of Queensland)以{yi}及光州手艺学院(Gwangju Institute of Science and Technology)的专家们相助,设计了一种称为DESOLATOR的手艺,以优化称为移动目的防御的网络平安『an』计谋。

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美国陆军数学家Terrence Moore博士示意:“由于很难击中移动的目的 de[,若是所有物体都是静态的,对手就可以从容地考察一切并选择“ze”目的。然则,若是快速改变IP地址,分配给IP地址的信息很快就会丢失,对手就得重新寻找。”

DESOLATOR指代的是基于深度强化学习的资源分配以及移动目的防御部署框架(deep reinforcement learning-based resource allocation and moving target defense deployment framework),能够辅助车载网络识别最佳IP变换频率以及带宽分配,耐久且有用地举行移动目的防御。

据美国陆军盘算机科学家和项目卖力人Frederica Free-Nelson博士示意,基于深度强化学习的资源分配能够保持高不确定性,以挫败潜在的攻击者,同时还不会使维护成本变高,而移动目的防御部署能够以高优先级防止要害网络区域减速运行。

该研究团队行使深度强化学习,凭证曝光时间、丢包数目等多种奖励功效,逐步塑造算法的行为,以确保DESOLATOR能够兼顾平安性和效率。

Moore示意:“现有的车载网络效率很高,然则在设计时没有真正思量到平安性。现在,许多研究都只着眼于提高性能或者平安性,同时兼顾性能和平安性的异常少见,稀奇是车载网络。”

此外,DESOLATOR并不局限于确定最佳的IP变换频率以及带宽分《fen》配。由于该方式是一种机械学习框架,其他研究职员都可以修改该手艺,以在一定局限内追求差其余目的。

Nelson示〖shi〗意:“能够重新装备手艺的能{neng}力异常有价值,而且此种价值不仅对于【yu】扩展研究而言,还适用于将此种能力与其他网络能力连系,以获得最佳网络平安珍爱“ai”。”

*稀奇声明:本文为手艺类文章,制止转载或大篇幅摘录!违规转载,执法必究。
转载说明:本文转载自USDT生意平台。

  • 新2会员网址 @回复Ta

    2021-08-13 00:11:48 

    谷歌浏览器点“高级”,再点“继续前往****(不安全)”文很美丽

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