一种面向深度强化学习的策略异常检测方法和装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202110598324.X
IPC分类号：G06N3/08;G06F21/55
申请日期：
2021-05-31
申请人：
浙江工业大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种面向深度强化学习的策略异常检测方法和装置
申请号	CN202110598324.X	申请日期	2021-05-31
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2021-08-24	公开/公告号	CN113298252A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/08 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/08 学习方法〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;F;2;1;/;5;5查看分类表>
申请人	浙江工业大学	申请人地址	浙江省杭州市下城区潮王路18号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江工业大学	当前权利人	浙江工业大学
发明人	陈晋音;胡书隆;章燕;王雪柯
代理机构	杭州天勤知识产权代理有限公司	代理人	曹兆霞

摘要

本发明公开了一种面向深度强化学习的策略异常检测方法和装置，包括：利用采集的状态样本对DDPG网络进行强化学习；构建包含行动者网络和判别器的模仿学习网络，利用采集的状态样本和专家状态动作对对模仿学习网络进行训练；利用参数优化的DDPG网络基于输入的状态样本生成状态动作对，利用参数优化的判别器对状态动作对进行判别，当判别结果为1时，认为动作未受到攻击；当判别结果为0时，认为状动作存在异常；当动作存在异常时，且动作幅度差异在阈值范围外，说明动作受到攻击，利用模仿学习网络生成的状态动作对替换DDPG网络生成的状态动作对，以指导DDPG网络在后续阶段的强化学习过程中做出正确决策。

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