TrustAgent-RFF射频指纹可靠性框架发布

2026年10月20日，arXiv发布论文提出TrustAgent-RFF框架。该框架旨在解决射频指纹识别在未知域中高置信度误判问题，操作基于冻结的I/Q分类器且无需目标域标签。 框架核心机制包含两部分：首先采集反事实稳定性、原型一致性等射频证据；其次由LLM规划器根据证据、信任状态及成本预算，自适应选择下一步诊断动作。最终通过确定性决策层将预测判定为接受、拒绝或暂缓。 实验覆盖五个RFF数据集，显示源域到目标域准确率平均下降38.7%，且大量目标域错误预测仍保持高置信度，验证了该框架处理域偏移可靠性问题的必要性。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。