摘要：为让无线射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）系统在动态环境里的安全性以及适应性得到提升，本文运用 Transformer 模型开展提取攻击特征的工作，同时依靠该模型指导粒子群算法进行参数更新，在此基础上，开展了融合大模型与群智能优化算法的自适应加密协议框架的构建工作。通过这样的设计，动态密钥管理以及加密参数优化得以实现。实验结果表明，这种方法在加密效率、攻击防御率以及能耗控制这几个方面，表现都比传统协议更好，其也为物联网安全领域提供了一个高效且可行的新方案。

关键词：群智能优化算法；RFID 安全；自适应加密协议；大模型；动态密钥管理

引言

物联网技术得到广泛应用后，RFID 系统在物流以及感知领域里，开始发挥起关键的作用。不过，静态加密机制在应对不断演化的安全威胁时，很难达到理想效果。群智能算法虽然具备一定的适应性，可在处理高维优化工作时，却会遇到效率方面的瓶颈。本文选用大模型支持的群智能算法，开展动态加密协议的设计工作，目的是突破当前RFID 安全机制在实时性以及鲁棒性上的瓶颈，进而构建出一个面向复杂环境的安全优化新框架。

1 背景与理论基础

RFID 技术广泛应用于物流、零售和智能交通等领域，面临数据窃听、标签克隆等安全威胁。传统的静态密钥加密协议缺乏适应性，难以应对动态攻击。群智能优化算法模拟自然界群体行为，具备自适应性和高效性，能够处理复杂的高维优化问题。其分布式计算与自组织特性为RFID 加密协议的优化提供了理论支持。结合大模型的特征提取与决策支持，有助于提升算法的优化效率和安全性，为解决RFID 系统的安全问题提供了新途径[1]。

2 基于大模型的群智能优化算法设计

2.1 大模型在优化中的角色定位

大模型通过历史数据学习来提升优化效率，自动识别RFID 数据中的关键特征，减少人工设计的局限性。利用预训练的语义理解能力，大模型能够精准识别加密协议中的脆弱环节，从而提高优化时间和效率。通过实时指导算法调整参数，增强了系统的鲁棒性，提升了对新型攻击模式的适应能力[2]。

2.2 群智能优化框架构建

该优化框架基于粒子群优化算法，通过初始化、适应度函数定义和迭代更新机制来实现优化。粒子代表RFID 加密协议参数配置，适应度函数量化协议的安全性与效率。大模型实时提供优化建议，调整权重系数和惯性权重，提升算法在动态环境中的响应速度和优化效果。

图1 群智能优化框架构建流程

2.3 RFID 加密协议自适应机制

通过群智能算法，RFID 加密协议可实现动态自适应优化。动态密钥生成基于环境威胁等级实时更新密钥，公式为：

K_new=Hash（K_current⊕Nonce）

其中 K_new 为新密钥， K_current 为当前密钥， Nonce 为随机数。密钥生成与更新基于环境威胁等级，协议参数调整则通过群智能算法平衡加密强度与资源消耗。攻击响应分级处理：针对重放攻击缩短密钥有效期，暴力破解时增加认证步骤，从而避免过度加密带来的效率损失。

3 实验验证与结果分析

3.1 实验环境与参数设置

实验平台采用Impinj R420读写器与UHF RFID 标签，数据集来源于工业物联网部署日志，测试场景涵盖信号衰减、多路径干扰等因素，模拟真实环境中的威胁。关键实验参数包括群智能算法的种群大小、迭代次数等，具体设置如表1 所示。

表1 实验参数设置表

参数设置基于计算资源约束与经验优化：种群大小50 平衡了搜索广度与计算开销，避免过大种群导致延迟增加；迭代次数 100 确保算法充分收敛，同时控制单次实验时长在可接受范围内。大模型训练批次大小32 契合GPU 内存限制，训练轮数50 保障模型充分学习历史模式而不发生过拟合。学习率0.001 采用自适应衰减策略，提高训练稳定性。这些配置共同支撑实验的可靠性与可重复性，为后续性能评估奠定基础[3]。

3.2 性能评估与结果呈现

性能评估通过加密效率、安全性及资源消耗三个维度展开对比实验。加密效率采用加密延迟与标签能耗的综合指标衡量，具体计算公式如下[4]：

其中， Efficiency 表示加密效率， Latency 为单次加密延迟（单位：ms）， Energy 是标签单次操作能耗（单位：mJ）， α 和 β 为权重系数α（α+β=1 ） 。

如图2 所示，本算法在加密效率上显著优于传统静态协议与标准群智能方法。当处理1000个标签批量认证时，本方案平均延迟降低至 12.3ms ，较基准方法提升 42% 。

图 2 加密效率比较图

3.3 结果讨论与优化建议

实验结果证实本方案在RFID 安全加密领域优势显著。动态自适应机制通过群智能算法与大模型协同，解决传统静态协议的环境适应性缺陷，攻击抵御率提升至 98.5% ，能耗降低 31% 。核心突破在于安全与效率协同优化：大模型特征提取精准识别威胁模式，响应延迟缩短至12.3ms；粒子群算法动态调整参数，认证失败率控制在 0.15% ，在物流追踪等高并发场景表现突出。

然而，研究存在局限。大模型推理在低功耗标签端产生约15ms 额外延迟，制约极端实时应用；模型训练依赖历史攻击数据，对零日攻击泛化能力不足。未来的优化方向包括模型压缩、增量学习和边缘计算的协同部署，以进一步提高实时响应能力和工业物联网应用的适应性。

结语

本文构建的基于大模型引导的群智能加密协议，让RFID 系统在复杂环境下的高安全性与低能耗得以实现。这一目标的达成，依靠大模型对威胁数据开展深度分析工作，同时借助粒子群算法进行动态优化。实验针对该协议开展验证工作，结果显示其在多类攻击防御、认证延迟与能耗这几个方面，都有显著的改进。后续将通过模型压缩与边缘部署，进一步提高其的实时响应能力，同时提升其在工业物联网领域的落地适应性。

参考文献：

[1]潘少伟，师少恒，李宗强，秦国伟.群智能优化算法在石油工业中的研究与应用综述[J].世界石油工业，1-13.

[2]杨维，吴佐平，张才俊，武亚光，唐文升.基于群智能优化算法的无线通信网络信道分配研究[J].自动化技术与应用，2024，43（11）：132-135+150.

[3]宋杰，胡永茂，罗艳碧.基于 WSN 网络覆盖优化问题的群智能优化算法比较分析[J].大理大学学报，2024，9（12）：65-73.

[4]毛春翔， 柴斌， 刘若鹏. 基于改进粒子群算法的换流站多协议无线数据分析及预测[J].科技导报， 2024， 42 （02）： 120-128.

【基金项目】：2024 年度广东省教育厅普通高校重点领域专项（新一代电子信息（半导体）（项目编号：2024ZDZX1064；2024ZDZX1065）。

作者简介：卢爱芬（1975-），女，汉族，湖南郴州人，广州科技职业技术大学副教授，硕士，主要研究方向为计算机软件体系架构、网络安全，数据算法分析、数据科学与人工智能应用。