【摘要】本研究针对网络安全领域的网络入侵检测问题，提出了一种基于深度强化学习的创新性解决方案。 通过构建深度 Ｑ 网 络（ｄｅｅｐ Ｑ ｎｅｔｗｏｒｋ， ＤＱＮ）作为主要模型，将其应用于网络流量分析与入侵检测任务。 实验中使用 ＮＳＬ⁃ＫＤＤ 数据集进行模型的训练 与测试。 在实验结果分析中，与传统深度神经网络（ｄｅｅｐ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ， ＤＮＮ）相比，ＤＱＮ 在准确率、精确度和召回率等性能指标上均 取得了显著的提升。 通过智能系统与环境的交互学习，ＤＱＮ 在网络入侵检测中展现出更高的智能性和准确性。 实验结果为基于强 化学习的网络安全技术提供了有力的支持，为未来网络入侵检测研究与应用提供了新的思路与方法。