发明专利已授权

面向深度强化学习模型的特征过滤防御方法

📄 申请号：CN202010345029.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-04-27

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

H04L9_40

IPC 分类号

H04L29_06 , H04L29_08 , H04L12_24 , G06N3_08 , G06N3_04 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

过滤人工智能算法深度学习安全强化学习深度强化学习过滤

应用场景

人工智能安全防护, 智能决策系统, 对抗攻击防御, 自动化控制, 网络与信息安全

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摘要

本发明公开了一种面向深度强化学习模型的特征过滤防御方法，包括：(1)针对生成连续行为的DDPG模型，包括actor网络和critic网络，其中，所述actor网络包括动作估计网络和动作实现网络，所述critic网络包括状态估计网络和状态实现网络，对所述深度强化学习模型DDPG进行预训练，并将预训练阶段的当前状态、行为、奖励值以及下一状态保存在缓存区；(2)训练自编码器，并利用训练好的自编码器的编码器对输入状态进行特征过滤，获得过滤后的输入状态对应的特征图，并保存到缓存区；(3)对预训练后的DDPG模型中的卷积核进行剪枝，利用剪枝后的DPG模型进行动作预测，输出并执行预测动作。

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

20241108

⏳ 开放许可声明：

20220308

✅ 授权

20200922

?? 实质审查的生效：

20200828

📄 公开

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