发明专利已授权

一种面向强化学习的数据异常检测防御方法

📄 申请号：CN202010071877.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-01-21

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

G06N3_08

IPC 分类号

G06N3_092 , G06N3_045 , G06N3_0475 , G06N3_048 , G06F18_2433 ,

技术画像

所属领域

强化学习强化学习异常检测数据安全

应用场景

人工智能安全, 网络安全, 数据异常检测, 智能系统防御

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摘要

本发明公开了一种面向强化学习的异常数据检测防御方法，包括：(1)搭建小车自动驾驶环境，并基于根据小车自动驾驶环境提供的状态数据，采用深度确定性策略梯度算法进行强化学习，生成驾驶状态数据作为训练样本；(2)利用所述训练样本训练由生成器和判别器组成的生成式对抗网络；(3)采集的驾驶状态数据，利用训练好的生成器生成根据当前时刻驾驶状态数据得到的下一时刻的预测驾驶状态数据；(4)利用训练好的判别器判别下一时刻的真实驾驶状态数据和预测驾驶状态数据是否正常，当下一刻的真实驾驶状态数据异常，预测驾驶状态数据正常，利用预测驾驶状态数据替换真实驾驶状态数据。

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

一种菌酶协同固定生物活性功能填料及在降解有机污染物中的应用

当前第 / 件

一种基于扩张状态观测器的磁悬浮球连续滑模控制方法

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_08)

G06N3_00 G06N3_006 G06N3_008 G06N3_02 G06N3_04 G06N3_042 G06N3_043 G06N3_044 G06N3_0442 G06N3_045 G06N3_0455 G06N3_0464 G06N3_0475 G06N3_048 G06N3_049 G06N3_0495 G06N3_0499 G06N3_06 G06N3_063 G06N3_065 G06N3_067 G06N3_08 G06N3_082 G06N3_084 G06N3_086 G06N3_088 G06N3_0895 G06N3_09 G06N3_092 G06N3_094 G06N3_096 G06N3_098 G06N3_0985 G06N3_12 G06N3_126 覆盖35个领域

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