基于強化學習的檢測高級持續威脅的資源調度方法,涉及計算機和信息安全。針對計算機或云存儲系統,調度其CPU等計算資源檢測APT攻擊,采用神經情景控制學習,不需預知APT攻擊模型,優化動態數據存儲系統的檢測資源調度策略。結合深度卷積神經網絡和情景記憶,壓縮APT檢測的狀態空間,利用情景記憶模塊存儲資源分配經驗,充分利用上下文環境信息,加快對APT攻防新特征的認知,加快學習速度。該方法可適應動態云存儲環境和攻擊模式,提高計算機和云存儲系統在APT攻擊下的數據隱私性能。
聲明:
“基于強化學習的檢測高級持續威脅的資源調度方法” 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。
我是此專利(論文)的發明人(作者)