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
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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】为了应对日益复杂的网络攻击手段，本研究提出一种融合联合学习与深度强化学习的动态防御系统。 采用分布式架构，在边缘节点部署轻量化检测模型，通过联合聚合实现全局威胁知识共享。 实验表明：该系统在入侵检测评估数据集上达到 ９８.７％的攻击识别率，较传统卷积神经网络（ＣＮＮ）模型提升 ２. ９０％，误报率控制在 ０.４８％以下。 系统创新性地引入近端策略优化（ＰＰＯ）算法优化防御策略，实时响应时间实现了 １８３ ｍｓ 级，为人工智能驱动的网络安全防护提供可扩展的解决方案。
