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摘要：本发明公开了一种边缘智能DDoS积极防御方法，应用于边缘智能计算系统，所述边缘智能计算系统包括云、多个边缘智能设备、以及多个物联网节点，云通过网络与智能设备相连，边缘智能设备与物联网节点相连。使用本发明提供的方法，边缘智能设备不依赖预先数据集训练、已知系统模型和固定阈值，从而实现边缘智能设备自主学习DDoS防御策略，通过使用多智能体深度强化学习和平均场博弈，将边缘智能设备与DDoS攻击者的大规模博弈过程进行建模，从而解决了大规模环境的复杂性问题。
主权项：1.一种边缘智能DDoS积极防御方法，其特征在于，应用于边缘智能计算系统，所述边缘智能计算系统包括云、多个边缘智能设备、以及多个物联网节点，云通过网络与智能设备相连，边缘智能设备与物联网节点相连；包括以下步骤：1对于任意边缘智能设备j，观察在时间t的自身状态xjt、DDoS攻击者i在时间t的攻击强度状态xit、以及时间t边缘智能设备j的修复速度ζt；2对于多边缘智能设备环境，根据平均场博弈获取平均场向量其中表示在时间t采取DDoS防御行动的频率；3将步骤1获得的边缘智能设备j的状态xjt、DDoS攻击者i在时间t的攻击强度状态xit、以及时间t边缘智能设备j的修复速度ζt作为平均场博弈状态Sjt，根据步骤2获得的获取平均场向量，进行平均场博弈建立纳什均衡状态，根据平均场博弈纳什均衡状态的边缘智能设备j的防御策略，作为边缘智能设备j的最优防御策略并选择时间t防御动作ajt；4观察时间t边缘智能设备j执行防御动作ajt获得的即时奖励rjt，即时间t边缘智能设备j在多边缘智能设备环境中的总成本中由边缘智能设备j的动作引起的成本Cj，并将时间t的平均场博弈状态Sjt、时间t的近似平均场项θt、时间t边缘智能设备j的防御动作ajt、环境实时反馈的时间t的边缘智能设备j的即时奖励rjt、以及下一时间的平均场博弈状态Sjt+1作为一条经验数据保存到经验池。
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百度查询： 湖州师范学院 一种边缘智能DDoS积极防御方法及系统
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