[发明专利]一种基于强化学习的恶意用户行为智能检测系统有效

专利信息
申请号: 201911119633.3 申请日: 2019-11-15
公开(公告)号: CN110839031B 公开(公告)日: 2020-11-10
发明(设计)人: 白玮;潘志松;郭世泽;张睿;陈哲;夏士明;张磊 申请(专利权)人: 中国人民解放军陆军工程大学
主分类号: H04L29/06 分类号: H04L29/06;G06N3/08;G06N3/04
代理公司: 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 代理人: 滕诣迪
地址: 210014 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于强化学习的恶意用户行为智能检测方法,包括智能分析引擎模块、网络空间状态感知模块和多域动作执行模块;智能分析引擎模块用于判断在何种状态下采取何种动作;网络空间状态感知模块用于感知网络空间的当前状态,这种感知是局部感知,是智能分析引擎判断情况的依据;多域动作执行模块用于执行多域动作,并得到相应的奖励,执行网络动作、物理域和信息域的动作。本发明能够根据智能分析引擎与安全管理人员的不断反馈,智能化地生成适用于本地网络的安全管理策略,从而实现恶意用户行为的智能检测,达到降低安全管理成本的目的。
搜索关键词: 一种 基于 强化 学习 恶意 用户 行为 智能 检测 系统
【主权项】:
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