公开(公告)号：CN118435187A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202280083497.0

申请日：2022-04-12

申请人： 瑞典爱立信有限公司

发明人： K·赖泽尔 ,  H·舒克里加迪科莱伊 ,  K·万迪卡斯 ,  C·舍费尔

IPC分类号： G06F21/62 ,  H04L9/40

摘要： 本公开涉及用于保护网络节点中托管的机器学习(ML)模型的方法、用户设备、网络节点和非暂时性计算机可读介质。该方法包括：向网络节点中托管的ML模型发送原始请求，从网络节点接收对建立到要安装在UE的安全飞地中的后处理模块的安全连接的请求。该方法包括：将后处理模块安装在安全飞地中，并在安全飞地中接收对原始请求的响应。该方法包括：在安全飞地中处理对原始请求的响应，并从安全飞地获得被处理的响应，以供UE使用。

公开(公告)号：CN116745779A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202080108336.3

申请日：2020-11-13

申请人： 瑞典爱立信有限公司

发明人： J·P·马丁斯 ,  R·D·S·苏扎 ,  K·赖泽尔 ,  A·哈塔 ,  A·D·N·朱尼尔

IPC分类号： G06N20/00

摘要： 提供了用于实现强化学习的方法和设备。一种在客户端节点中根据策略命令环境中的动作的方法包括识别环境的一个或多个临界状态，当前策略针对所述临界状态提供不可靠动作。方法进一步包括向服务器发起重新训练请求的传输，重新训练请求包括与一个或多个临界状态相关的信息。方法进一步包括从服务器接收新策略(其中新策略由服务器基于与一个或多个临界状态相关的信息使用强化学习来生成)，以及根据新策略来命令环境中的动作。