公开(公告)号：CN117854294A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202311627677.3

申请日：2023-11-30

申请人： 北京交通大学

发明人： 乔紫嫣 ,  陈渊婉 ,  刘朋娜 ,  古砚锋 ,  崔晓澍 ,  吴亚伦 ,  李琼 ,  童恩栋 ,  牛温佳

IPC分类号： G08G1/08 ,  G08G1/01 ,  H04L9/40 ,  G06N3/044 ,  G06N3/096 ,  G06N3/092

摘要： 本发明提供了一种双向模型迁移的多主体联合强化学习方法，用于在智能交通领域抵御多点投毒攻击，优化区域通行效率。该方法使用强化学习方法加固交通路网的各交叉口作为联合体个体，使用多智能体强化学习方法、模型迁移学习方法，将个体进行区域联合以抵御针对智能交通信号(ISIG)系统的投毒攻击，并利用双向模型迁移机制逆向解除联合，提高无攻击时交通信号规划算法安全性及区域通行效率。

公开(公告)号：CN118074952A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410026966.6

申请日：2024-01-08

申请人： 北京交通大学

发明人： 刘朋娜 ,  乔紫嫣 ,  吴亚伦 ,  陈渊婉 ,  崔晓澍 ,  古砚锋 ,  贾敬淇 ,  李琼 ,  童恩栋 ,  牛温佳

IPC分类号： H04L9/40 ,  H04L41/14 ,  G08G1/01

摘要： 本发明涉及一种面向多点异步攻击的快速区域复用方法。本发明实现了对智能交通领域多点投毒攻击的抵御。该方法在ISIG网格中研究面向投毒攻击的攻击压力计算模型，构建了基于车流压力和节点关联度的区域模块度计算模型。在此基础上，提出了一种基于攻击压力与模块度结合的初始社区划分方法，以应对多点攻击。为进一步加强防护机制，基于上一时刻社区结构中区域模块度的模糊化处理机制，并结合当前时刻攻击点的位置属性，提出了快速区域复用与新区域创建的有效策略。通过模糊化处理和动态社区划分，本发明能够在多主体异步攻击的环境中迅速适应，并保持系统的鲁棒性。