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基于深度遷移強化學習無線網絡異常流量檢測方法

865   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 06:44:50
本發明提供基于深度遷移強化學習無線網絡異常流量檢測方法，包括：從源域NSL?KDD訓練樣本中隨機采樣并在環境智能體中的訓練，預測出若干個特征標簽；通過對比標簽獲得獎勵并計算損失函數；根據損失函數并通過反向傳播算法更新神經網絡參數；從含有標簽的訓練樣本中隨機采樣，通過分類智能體分類出特征；通過對比預測獲得獎勵并計算損失函數，并通過反向傳播算法更新神經網絡參數；多次訓練后獲取AE?Dueling DDQN模型及其權重；輸入目標域中的AWID數據集的訓練樣本，并加載模型權重，對目標神經網絡進行微調；通過softmax輸出層輸出4類流量。該方法能有效提高異常攻擊流量的檢測準確率，降低檢測模型訓練時間復雜度以及計算機資源，具有檢測未知攻擊的能力。
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聲明：
“基于深度遷移強化學習無線網絡異常流量檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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