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電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>網絡協議論文>基于Q-學習算法的異常檢測模型

基于Q-學習算法的異常檢測模型

2009-09-02 | rar | 165 | 次下載 | 2積分

資料介紹

??? 針對網絡入侵的不確定性導致異常檢測系統誤報率較高的不足,提出一種基于Q-
學習算法的異常檢測模型(QLADM)。該模型把Q-學習、行為意圖跟蹤和入侵預測結合起來,可獲得未知入侵行為的檢測和響應。通過感知環境狀況、選擇適當行為并從環境中獲得不確定獎賞值,有效地判斷動態系統的入侵行為和降低誤報率。給出了該模型框架和各模塊的功能描述,經實驗驗證該模型是有效的。
[關鍵詞] 網絡安全,異常檢測,模型,Q-學習算法
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