[发明专利]基于强化学习的检测高级持续威胁的资源调度方法有效
| 申请号： | 201710684939.8 | 申请日： | 2017-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN107277065B | 公开（公告）日： | 2019-12-17 |
| 发明（设计）人： | 肖亮;闵明慧;陈烨;许冬瑾;唐余亮 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06 |
| 代理公司： | 35200 厦门南强之路专利事务所(普通合伙) | 代理人： | 马应森;曾权 |
| 地址： | 361005 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 基于强化学习的检测高级持续威胁的资源调度方法，涉及计算机和信息安全。针对计算机或云存储系统，调度其CPU等计算资源检测APT攻击，采用神经情景控制学习，不需预知APT攻击模型，优化动态数据存储系统的检测资源调度策略。结合深度卷积神经网络和情景记忆，压缩APT检测的状态空间，利用情景记忆模块存储资源分配经验，充分利用上下文环境信息，加快对APT攻防新特征的认知，加快学习速度。该方法可适应动态云存储环境和攻击模式，提高计算机和云存储系统在APT攻击下的数据隐私性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 检测 高级 持续 威胁 资源 调度 方法 | ||
【主权项】：
1.基于强化学习的检测高级持续威胁的资源调度方法，其特征在于包括以下步骤：/n步骤1：防御系统利用S
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