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专利名称一种基于强化学习的恶意用户行为智能检测方法
申请日2019-11-15
申请号/专利号CN201911119633.3
专利权人中国人民解放军陆军工程大学
申请人中国人民解放军陆军工程大学
发明人/设计人白玮;潘志松;郭世泽;张睿;陈哲;夏士明;张磊
公告日2020-02-25
公告号CN110839031A
法律状态审中
专利类型发明
行业分类信息技术

摘要

本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。
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