发明专利已授权

面向强化学习的检测防御异常数据方法和装置

📄 申请号：CN202010608352.0 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-06-29

公开号

CN111753300B

公开日

2024-03-19

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F21_56

IPC 分类号

G06F21_56 , G06F18_214 , G06N20_00 , H04L9_40 ,

技术画像

所属领域

强化学习人工智能算法异常检测网络安全强化学习

应用场景

网络安全防护, 入侵检测, 数据安全治理, 智能运维

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摘要

本发明公开了一种面向强化学习的检测防御异常数据方法和装置，包括以下步骤：采集场景a下小车正常驾驶状态作为样本数据，对样本数据采用PCA降维处理，得到前n个特征值的累计贡献率α以及变换矩阵P；基于DDPG算法建立场景a下自动驾驶训练模型，预训练自动驾驶训练模型，将状态转换过程存入经验回放缓冲区D；采集场景a下自动驾驶训练模型训练过程中的状态st，利用变换矩阵P对状态st降维处理，计算前n个特征值的累计贡献率α’；若||α‑α’||≥∈，则判定st异常，向对应的奖励值rt增加惩罚项#imgabs0#并将更新后的状态转换过程存储在经验回放缓冲区D中；根据更新后的奖励值计算损失函数，利用损失函数更新主网络的参数。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于特征区域等级识别的骨龄评估方法

当前第 / 件

一种基于扩散的多用户分子通信模型的信道容量优化方法

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