ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
中国知网全文收录期刊
万方数据库收录期刊
RCCSE中文学术期刊
维普资讯网/超星域出版 全文收录
中国核心期刊(遴选)数据库收录期刊
万方数据库收录期刊
RCCSE中文学术期刊
维普资讯网/超星域出版 全文收录
中国核心期刊(遴选)数据库收录期刊
ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】本研究旨在探索深度强化学习在网络入侵检测中的应用，来提高入侵检测系统的性能。 首先，研究了一种基于深度强化学习的网络入侵检测系统架构，并分析了深度强化学习的特点。 其次，研究了基于深度强化学习的网络入侵检测的基本原理和应用方法。 最后，采用ＵＮＳＷ⁃ＮＢ１５数据集对基于深度强化学习的入侵检测方法进行了测试，并评估了模型在准确率、召回率和精确率等指标上的表现。 实验结果表明，本文研究的基于深度强化学习的网络入侵检测方法在各项指标上均取得了良好的表现，具有较高的实用性和可靠性。
