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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。
- 出版日期2023
- 单位四川农业大学; 电子科技大学成都学院
