主讲人：李丽香

时间：2024年5月11日

地点：河北国山宾馆会议室

主讲人简介：

李丽香，女，北京邮电大学教授，博士生导师。教育部长江学者特聘教授，教育部新世纪优秀人才，全国百篇优秀博士学位论文奖的获得者，香江学者。担任Chaos、PLoS ONE、北京邮电大学学报等期刊编委。主要研究方向为人工智能安全、信息安全等。在PNAS、IEEE会刊等国际著名期刊上发表学术论文200余篇，获得国家和省部级奖励5项，获授权专利20多项。目前主持国家自然科学基金重点项目1项。作为项目负责人已经主持完成了包括国家自然科学基金、国家重点研发项目课题等20余项国家/省部级科学研究项目的研究工作。

内容摘要：

设备对设备（Device-to-Device，D2D）通信技术已被广泛应用于物联网领域，以克服频谱短缺，提高网络吞吐量。然而，现有的IEEE 802.11、802.15等多种协议仍然存在自身的安全问题，而无线机制本身是脆弱的，D2D应用场景对网络中各移动设备的响应速度和通信质量要求极高，且移动设备往往内存空间较小。因此，D2D通信面临着严重的安全问题，如消息窃听、信息篡改、节点仿真和消息重放等，存在提高响应速度、保证信号精确度和节省计算资源的需求。压缩感知能够在压缩的同时还能对数据进行加密，符合D2D网络中对数据压缩和加密传输的需求。传统压缩感知方法的计算复杂度通常较高，速度很慢，而且它们在求解过程中使用测量矩阵作为密钥，D2D用户往往没有足够的空间对这些庞大的矩阵进行实时存储和运算。针对上述问题，我们通过引入深度学习方法（深度卷积神经网络），并将混沌源密钥种子应用于矩阵生成和网络训练，提出了一种面向D2D网络应用场景的基于混沌源深度卷积神经网络的压缩感知信息传输方案。本次报告主要讲述我们课题组在这方面的一些研究进展。