收稿日期:2021－12－21第40卷第2期计算机仿真2023年2月文章编号:1006－9348(2023)02－0265－05改进强化学习的AI远程终端用户身份识别仿真魏雨东1，张瑞瑞2(1．电子科技大学成都学院，四川成都611731;2．四川农业大学，四川成都611800)摘要:受限于AI技术以及远程智能终端网络条件的复杂性，终端用户的网页浏览行为跟踪过程易产生冗余数据，用户身份识别难度较大。为此，提出基于强化学习的AI远程终端用户身份识别方法。从解锁行为、操作行为、通信行为等方面判断远程终端用户行为规律，在客户端中通过用户ID、访问页面地址、页面标题等属性定义用户终端浏览行为。将浏览信息传输至中心服务器并录入终端数据库内，采集完整终端用户数据。通过小波阈值方法消除冗余信息，根据强化学习的奖励持续调节方法，提取AI远程终端用户行为数据集，计算用户身份特征与行为特征间的耦合关系，得到身份识别结果。仿真结果表明，所提方法能够快速准确地识别目标用户身份，保障了用户数据安全，为其提供更可靠的AI远程操作环境。关键词:强化学习;人工智能;远程终端;用户身份识别;数据采集中图分类号:TP391文献标识码:BAIＲemoteEndUserIdentificationSimulationBasedonImprovedＲeinforcementLearningWEIYu－dong1，ZHANGＲui－rui2(1．ChengduCollege，UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina，ChengduSichuan611731，China;2．SichuanAgriculturalUniversity，ChengduSichuan611800，China;ABSTＲACT:DuetothecomplexityofAItechnologyandthenetworkconditionsofremoteintelligentterminals，itiseasytogenerateredundantdataintheprocessofwebbrowsingbehaviortracking．Therefore，amethodofidentifyingAIremoteterminalusersisproposedbasedonreinforcementlearning．Firstly，wejudgedthebehaviorlawofremoteterminalusersfromtheaspectsofunlockingbehavior，operationbehaviorandcommunicationbehavior，andthende-finedthebrowsingbehaviorofuserterminalsthroughuserID，webpageaddress，webpagetitleandotherattributesintheclient．Afterthat，wetransmittedthebrowsinginformationtothecentralserverandputitintotheterminaldata-base．Moreover，wecollectedcompleteend－userdata．Furthermore，weusedthewaveletthresholdmethodtoeliminateredundantinformation．Accordingtotheincentiveadjustmentmethodbasedonreinforcementlearning...
