[发明专利]一种基于强化学习的异常网络流量检测器生成方法在审
| 申请号： | 202111545423.8 | 申请日： | 2021-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN114374541A | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 方智阳;王俊峰;耿嘉炫 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 成都禾创知家知识产权代理有限公司 51284 | 代理人： | 刘凯 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的异常网络流量检测器生成方法，涉及网络与信息安全技术领域，包括网络流量样本获取步骤、智能模型设置步骤、强化学习模型构建步骤、特征集合选择步骤、检测评价步骤以及检测器生成步骤采用强化学习算法，模拟信息安全专家选择流量特征生成异常网络流量检测器过程，设计对应的强化学习交互环境。通过智能体不断地与环境交互，智能体从原始流量特征集合中选出高区分度的流量特征，最终将所选特征用于基于机器学习方法的异常网络流量检测器训练，最终实现对异常流量的高精度、高响应检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 异常 网络流量 检测器 生成 方法 | ||
【主权项】：
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