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申请/专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：一种基于多智能体协同的云‑边‑端安全检测任务调度方法，涉及网络空间安全技术领域，提出了一种EECC分布式架构中节点的安全性度量方法，设计了一个节点安全性指标，端节点利用其周围相邻节点的安全性指标进行联合考量，以衡量自身抵御外界攻击的能力。同时，该标指还用于指导智能代理做出安全检测任务调度和策略优化。实现在保障节点安全的同时，优化资源利用。云边端协同优化问题建模为一个马尔科夫博弈过程，考虑了节点、任务与链路的特性以及边缘节点的负载均衡等特性，以做出更优的安全检测任务调度决策。
主权项：1.一种基于多智能体协同的云-边-端安全检测任务调度方法，其特征在于，包括如下步骤：a将智能代理部署到网络全域的各个端设备上，智能代理收集时刻的第台端设备的状态参数，，为网络全域中端设备的数量，，为周期；b智能代理在第台端设备上部署策略网络，将第台端设备的状态参数输入到策略网络中，输出得到时刻的安全检测任务调度策略；c智能代理执行调度策略后，智能代理收集第台端设备的状态参数；d利用状态参数计算得到智能代理的奖励；e中央云控制器获取时刻个智能代理的信息，构建时刻全局信息的向量，其中，，，，，中央云控制器将周期所有时刻的全局信息的向量存放到缓冲区中；f在中央云控制器中部署个价值网络和个目标网络，每个价值网络和目标网络对应一台端设备，每个价值网络和目标网络从缓冲区随机采样条全局信息的向量，第条全局信息的向量为，，价值网络输出强化学习的Q值，目标网络输出下一时刻强化学习的Q值；g利用Q值及Q值对价值网络进行更新；h训练策略网络；i使用软更新的方法更新目标网络的参数；j重复步骤e至步骤i直至达到预定的训练周期或学习收敛；h第台端设备执行其自身部署的策略网络输出的安全检测任务调度策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 齐鲁工业大学(山东省科学院) 基于多智能体协同的云-边-端安全检测任务调度方法
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