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基于強化學習的物聯網傳輸智能隱私保護技術
2019-05-23 | 【 【打印】【關閉】

  時間:2019年5月30日(周四)下午5:00—6:00

  地點:計算所254

  報告人:肖亮教授, 廈門大學

  摘要:

  Mobile edge computing helps healthcare Internet of Things (IoT) devices with energy harvesting provide satisfactory quality of experiences for computation intensive applications. We propose a reinforcement learning (RL) based privacy aware offloading scheme to help healthcare IoT devices protect both the user location privacy and the usage pattern privacy. More specifically, this scheme enables a healthcare IoT device to choose the offloading rate that improves the computation performance, protects user privacy and saves the energy of the IoT device without being aware of the privacy leakage, IoT energy consumption and edge computation model. This scheme uses transfer learning to reduce the random exploration at the initial learning process and applies a Dyna architecture that provides simulated offloading experiences to accelerate the learning process. A post-decision state learning method uses the known channel state model to further improve the offloading performance. We provide the performance bound of this scheme regarding the privacy level, the energy consumption and the computation latency for three typical healthcare IoT offloading scenarios. Simulation results show that this scheme can reduce the computation latency, save the energy consumption, and improve the privacy level of the healthcare IoT device compared with the benchmark scheme.

  報告人簡介:

  肖亮,廈門大學信息科學與技術學院教授,博士生導師,IEEE高級會員,IEEE ComSoc 大數據技術委員會委員,中國電子學會高級會員,中國計算機學會高級會員,網絡與數據通信專委會委員,中國通信學會青年工作委員會委員。從事網絡安全,大數據和機器學習等方向的研究。獲教育部留學回國人員科研啟動基金,入選福建省高等學校新世紀優秀人才支持計劃。主持和參與了多項國家自然科學基金和福建省自然科學基金研究項目,參與863項目。出版Springer學術專著和章節3部,獲得ICC等多個國際會議最佳論文。擔任IEEE Trans. Information Forensics & Security等多個國際SCI期刊編委。擔任IEEE Journal on Selected Topics in Signal Processing 等期刊客座編輯。擔任INFOCOM、GLOBECOM和ICC等國際學術會議技術議程委員,2019年國際通信旗艦會議ICC的網絡與信息安全分會主席。美國Rutgers(新澤西州立)大學電子與計算機工程系博士,清華大學電子系碩士,南京郵電學院通信工程系學士。作為訪問學者,曾在普林斯頓大學,弗吉尼亞理工和馬里蘭大學進行研究。

 
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