发明专利已授权

一种基于多级算子变异的强化学习框架安全性检测方法

📄 申请号：CN202211358344.0 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-11-01

公开号

CN115905861B

公开日

2026-02-27

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

G06F18_214

IPC 分类号

G06F18_214 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

强化学习强化学习安全性检测变异测试

应用场景

人工智能安全, 自动驾驶系统, 智能决策系统, 工业控制系统, 金融风控系统

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摘要

一种基于多级算子变异的强化学习框架安全性检测方法，包括：1)强化学习源模型训练：利用强化学习智能体与环境的交互进行目标导向学习，得到初始强化学习智能体模型Mo；2)针对原始强化学习智能体模型Mo，针对性设计潜在缺陷；设计变异算子，将不同级别的变异算子安插在原始强化学习智能体模型Mo中；3)修改初始强化学习环境中设计测试环境，并且设计针对于强化学习系统的突变分数，突变得分是被消灭的突变体的数量和突变体总体总数的比率；S4)将原始强化学习智能体模型Mo和变异强化学习智能体模型MM根据不同的测试环境进行游戏测试，将生成的变异测试分数进行比对，从而判定该框架是否此类型的漏洞。

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

一种面向变尺度数据密度空间基于区域生长及竞争的游客去向数据分级聚类方法

当前第 / 件

一种平板灯组装灯条生产线

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_214)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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