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申请/专利权人：广西科技大学
摘要：本发明涉及自主网络防御技术领域，具体涉及基于多智能体分层强化学习的协同自主网络防御决策方法，本发明通过多智能体分层强化学习方法演化博弈，实现动态均衡，该方法能够实时协调感知、恢复和诱捕防御行为，动态调整防御策略，从而能够解决在复杂时变网络空间中理性动态制定防御策略；引入的多智能体分层强化学习方法，通过解耦复杂决策空间，形成两层多选择头的防御智能体决策过程，这种方法能够提高决策效率，应对复杂网络环境中的问题，有助于减少潜在的网络风险和损失，实现实时弹性防护网络资产，从而解决在复杂时变网络空间中理性动态制定防御策略和弹性防护网络资产的问题。
主权项：1.基于多智能体分层强化学习的协同自主网络防御决策方法，其特征在于，包括以下步骤：基于真实网络攻防态势约束建立斯塔克伯格网络攻防博弈模型；设计所述博弈模型下博弈者的效用函数，推导该效用下的纳什均衡形式；建立动态博弈效用均衡与反馈强化学习的耦合机制，迭代演化效用，生成序贯纳什均衡；基于所述序贯纳什均衡建立多智能体分层强化学习求解器，形成两层多选择头的防御智能体决策过程；基于所述防御智能体决策过程训练模型联动多类型防御设施，动态调整防御策略，协同不同防御动作生成合作防御策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西科技大学 基于多智能体分层强化学习的协同自主网络防御决策方法
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