基于深度Q学习的网络入侵检测强化学习方法

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要：提出了一种基于Q学习的网络入侵检测方法，将强化学习与深度前馈神经网络方法相结合，为网络环境提供了持续的自主学习能力.同时，使用自动试错方法检测不同类型的网络入侵，并不断增强其检测能力.此外，还提供了微调深度Q学习模型中涉及的不同超参数的细节，以实现更有效的自适应学习.基于NSL-KDD数据集的（剩余8719字）

试读结束

目录
monitor