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??? 針對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵的不確定性導(dǎo)致異常檢測(cè)系統(tǒng)誤報(bào)率較高的不足，提出一種基于Q-
學(xué)習(xí)算法的異常檢測(cè)模型（QLADM）。該模型把Q-學(xué)習(xí)、行為意圖跟蹤和入侵預(yù)測(cè)結(jié)合起來(lái)，可獲得未知入侵行為的檢測(cè)和響應(yīng)。通過(guò)感知環(huán)境狀況、選擇適當(dāng)行為并從環(huán)境中獲得不確定獎(jiǎng)賞值，有效地判斷動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的入侵行為和降低誤報(bào)率。給出了該模型框架和各模塊的功能描述，經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該模型是有效的。
[關(guān)鍵詞] 網(wǎng)絡(luò)安全，異常檢測(cè)，模型，Q-學(xué)習(xí)算法
學(xué)習(xí)算法的異常檢測(cè)模型（QLADM）。該模型把Q-學(xué)習(xí)、行為意圖跟蹤和入侵預(yù)測(cè)結(jié)合起來(lái)，可獲得未知入侵行為的檢測(cè)和響應(yīng)。通過(guò)感知環(huán)境狀況、選擇適當(dāng)行為并從環(huán)境中獲得不確定獎(jiǎng)賞值，有效地判斷動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的入侵行為和降低誤報(bào)率。給出了該模型框架和各模塊的功能描述，經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該模型是有效的。
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