买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉云尖(北京)软件有限公司申请的专利一种基于强化学习的动态防御方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119996055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510312578.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于强化学习的动态防御方法、系统、设备及介质是由胡斌设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的动态防御方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于网络安全保护技术领域，其目的在于提供一种基于强化学习的动态防御方法、系统、设备及介质。其中的方法包括：采集目标网络多个历史时刻的状态特征信息及防御动作，并根据多个历史时刻的状态特征信息得到状态集合，根据多个历史时刻的防御动作得到动作集合；基于状态集合和动作集合，得到初始攻击样本；采用生成对抗网络基于初始攻击样本生成对抗攻击样本；构建初始智能体，并采用初始攻击样本和对抗攻击样本对初始智能体进行训练，使其学习到最优防御策略，进而得到训练后智能体；将训练后智能体部署至目标网络中，以便实现对目标网络的动态防御。本发明能够有效抵御复杂网络攻击，提高网络系统的安全性。

本发明授权一种基于强化学习的动态防御方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的动态防御方法，其特征在于，包括： 采集目标网络多个历史时刻的状态特征信息及防御动作，并根据多个历史时刻的状态特征信息得到状态集合，根据多个历史时刻的防御动作得到动作集合； 基于所述状态集合和动作集合，得到初始攻击样本；所述初始攻击样本为状态-动作-奖励-下一状态的四元组，历史时刻t的初始攻击样本表示为st,at,rt,st+1，at表示历史时刻t的防御动作，rt表示历史时刻t采用防御动作at后的奖励值，st+1表示历史时刻t+1的状态特征信息； 采用生成对抗网络基于所述初始攻击样本生成对抗攻击样本； 构建初始智能体，并采用所述初始攻击样本和所述对抗攻击样本对所述初始智能体进行训练，使其学习到最优防御策略，进而得到训练后智能体； 将所述训练后智能体部署至所述目标网络中，以便实现对所述目标网络的动态防御； 所述状态特征信息包括主机状态信息、历史攻击类型和历史攻击信息；所述动作集合中的多个防御动作包括调整访问控制策略、限制可疑IP的网络流量、动态修改系统端口、诱导攻击者进入蜜罐系统和强化入侵检测系统规则； 所述对抗攻击样本为： ； 式中，x为所述初始攻击样本，为预设的控制扰动幅度，sign为符号函数，▽x为所述初始攻击样本的梯度，为预设的攻击损失函数，θ为所述攻击损失函数的预设模型参数，y为所述初始攻击样本的样本标签。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人云尖(北京)软件有限公司，其通讯地址为：100000 北京市大兴区北京经济技术开发区科谷一街10号院1号楼11层1102室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。