应用前景

国内目前有多家有影响力的网络安全研究机构，其中包括研究新型攻击研究防御，智能设备安全的阿里安全研究实验室、研究网络安全体系结构、网络协议安全性分析和入侵检测、网络安全监测清华大学网络与信息安全实验室、天融信阿尔法实验室、腾讯玄武实验室、百度安全攻防实验室等等网络安全实验室和研究机构。根据我国车联网行业发展规划，2020-2025年是政府政策下的关键发展期，结合2016-2019年行业年均复合增长率为16.14%，初步以25%的复合增长率估算，到2025年我国车联网市场空间将达到2190亿元。此外，据Drone Industry Insights预测2025年无人机市场规模将达到428亿美元，年均复合增长率达到13.8%；到2025年，亚洲市场将成为全球最大的无人机市场，无人机规模将达到179亿美元。按此复合增长率预测到2026年全球无人机市场规模有望超过480亿美元。因此，研究面向车联网、物联网和无人机网络的无线通信安全技术将有效提升商品在通信方面的可靠性，从而支撑相关产业的快速发展。此外，安全可信、稳定可靠的无线网络传输技术是支撑人工智能系统实现应用落地和产业化的重要基础保障，也是“建设网络强国”和“实现网络空间安全”国家战略的共同需求。其中，基于人工智能方法的视觉与媒体分析等先进技术依赖网络空间实施可信可靠的传输与计算部署，这使得未来通信网络必须支持海量节点、高速宽带、低延迟、高可信、抗干扰和多样化的通信业务。

研究内容

围绕智能通信机制及安全等领域展开研究，旨在推动内容的可靠传输与无线安全相关技术的发展。

基于强化学习的无线抗干扰技术：针对智能干扰机对包含车联网、水下通信网络和物联网等无线网络通信安全的挑战，研究基于强化学习的无线抗干扰技术通信理论和机制，在电子对抗中优化功率控制、信道选择和中继等策略，抵抗智能干扰攻击，提升抗干扰通信质量，为无线通信安全提供理论和方法。

强化学习的物理层认证机制：针对电子欺骗攻击，提出基于强化学习的物理层认证机制，结合信道特征、接收信号强度和周边信号无线信号强度等特征，在系统参数和窃听信道未知的情况下，接收机应用强化学习技术获得最佳认证参数，提升认证精度。

电子对抗博弈理论研究：建立各种网络攻防场景中用户和攻击者的决策模型，利用博弈论研究通信过程中电子对抗攻防过程，并研究博弈均衡机理，揭示各节点的信号观测误差等因素对通信质量的影响，给出基于强化学习算法的防御机制的稳态性能界，为各防御方案提供理论依据。