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一种基于SEA-DDQN自适应强化学习的入侵态势预测方法

Name: 一种基于SEA-DDQN自适应强化学习的入侵态势预测方法
Brand: 成都信息工程大学
SKU: 2025114938491
Availability: InStock

📄 申请号：CN202511493849.1 📄 发布日：2026/11/04

著录项目信息

申请日

2025-10-20

公开号

CN120979838B

公开日

2026-02-06

申请人

成都信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04L9_40

IPC 分类号

H04L9_40 , G06N3_092 , G06N3_0455 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法网络安全强化学习

应用场景

网络安全防护, 入侵检测与预警, 网络态势感知, 数据中心安全, 关键信息基础设施防护

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摘要

本发明属于网络安全态势感知技术领域，公开了一种基于SEA‑DDQN自适应强化学习的入侵态势预测方法，包括以下步骤：获取网络流量数据集；对获取的网络流量数据集进行预处理，得到规范化数据集；构建基于双重价值的深度注意力Q网络SEA‑DDQN模型，进行网络安全入侵态势预测ISP，实现ISP过程。本发明采用上述一种基于SEA‑DDQN自适应强化学习的入侵态势预测方法，通过与流量环境的持续交互，不断提升其预测能力，使得模型能够灵活应对复杂且不断变化的威胁场景；SEA‑DDQN利用强化学习的优势，对模型的自适应性和决策制定过程进行优化，从而增强模型在动态环境中的抗干扰能力。

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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

一种融合逻辑规则学习与攻击语义增强的子图推理方法

当前第 / 件

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