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    基于強化學習的入侵檢測方法

    1079   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 06:38:38
    本發明公開了一種基于強化學習的入侵檢測方法，包括對入侵檢測環境進行建模，在入侵檢測環境內模擬出一個馬爾科夫過程，將強化學習模型用于入侵檢測的分類檢測環境當中，通過強化學習學習出最優的分類策略，將分類正確率作為強化學習模型中的獎賞函數，建立基于入侵檢測馬爾科夫過程的Bellman方程，采用基于γ折扣累計獎賞的策略評估算法計算最優解，可以確定入侵檢測中正常行為和非正常行為的閾值，有利于不斷地使得正常行為序列得以補充，最終提高入侵檢測的檢測率，降低誤報率和漏報率，最終提升整個入侵檢測系統的性能。
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    聲明：
    “基于強化學習的入侵檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
    我是此專利(論文)的發明人(作者)
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