基于卷积神经网络的车载数字孪生持续认证方案

赖成喆; 张鑫伟; 李冠颉; 郑东

doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2023229

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于卷积神经网络的车载数字孪生持续认证方案

学术论文 | 更新时间：2024-05-31

- 基于卷积神经网络的车载数字孪生持续认证方案
- CNN-based continuous authentication scheme for vehicular digital twin
- “在无人驾驶通信领域，专家提出了基于CNN的车载数字孪生持续认证方案，有效验证车辆身份合法性，性能和准确率优势突出。”
- 通信学报 2023年44卷第11期页码：151-160
- 作者机构：
  
  1. 西安邮电大学网络空间安全学院，陕西西安 710121
  2. 西安电子科技大学网络与信息安全学院，陕西西安 710126
- 作者简介：
  
  [ "赖成喆（1985− ），男，陕西汉中人，博士，西安邮电大学教授，主要研究方向为安全协议设计与分析、车联网安全" ]
  [ "张鑫伟（1998− ），男，陕西咸阳人，西安邮电大学硕士生，主要研究方向为车联网安全和隐私保护技术" ]
  [ "李冠颉（1994− ），男，陕西韩城人，西安电子科技大学博士生，主要研究方向为数字孪生和车联网" ]
  [ "郑东（1964− ），男，山西临汾人，博士，西安邮电大学教授，主要研究方向为编码密码学和网络安全" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61872293);国家自然科学基金资助项目(62072371);陕西省重点研发计划基金资助项目(2021ZDLGY06-02);陕西高校青年创新团队基金资助项目
- DOI：10.11959/j.issn.1000-436x.2023229
  中图分类号： TN92
- 网络出版日期：2023-11，
  
  纸质出版日期：2023-11-25
- 稿件说明：
移动端阅览
赖成喆, 张鑫伟, 李冠颉, 等. 基于卷积神经网络的车载数字孪生持续认证方案[J]. 通信学报, 2023,44(11):151-160.

Chengzhe LAI, Xinwei ZHANG, Guanjie LI, et al. CNN-based continuous authentication scheme for vehicular digital twin[J]. Journal on communications, 2023, 44(11): 151-160.
赖成喆, 张鑫伟, 李冠颉, 等. 基于卷积神经网络的车载数字孪生持续认证方案[J]. 通信学报, 2023,44(11):151-160. DOI： 10.11959/j.issn.1000-436x.2023229.

Chengzhe LAI, Xinwei ZHANG, Guanjie LI, et al. CNN-based continuous authentication scheme for vehicular digital twin[J]. Journal on communications, 2023, 44(11): 151-160. DOI： 10.11959/j.issn.1000-436x.2023229.

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于神经网络的恶意DNS流量检测方法

基于同态密文转换的隐私保护卷积神经网络推理方案

基于函数加密的密文卷积神经网络模型

基于深度学习的光学遥感图像目标检测研究进展

卷积神经网络的损失最小训练后参数量化方法

基于卷积神经网络的车载数字孪生持续认证方案

CNN-based continuous authentication scheme for vehicular digital twin

DOI：10.11959/j.issn.1000-436x.2023229