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申请/专利权人：北京简网科技有限公司
摘要：本发明涉及异常行为识别技术领域，提供一种工业控制系统异常行为识别方法及装置，所述方法包括：提取工业控制系统中待识别运行数据的行为特征；将行为特征输入至异常行为识别模型，得到异常行为识别模型输出的异常行为识别结果；异常行为识别模型是以样本行为特征的预测结果作为动作，以预测结果的准确程度为奖励，强化学习得到的。本发明以样本行为特征的预测结果作为动作，以预测结果的准确程度为奖励，通过强化学习的方式构建异常行为识别模型，能够在与环境的交互过程中不断优化预测策略，能够在复杂和动态的工控环境中保持高效的异常行为检测。
主权项：1.一种工业控制系统异常行为识别方法，其特征在于，包括：提取工业控制系统中待识别运行数据的行为特征；将所述行为特征输入至异常行为识别模型，得到所述异常行为识别模型输出的异常行为识别结果；所述异常行为识别模型是以样本行为特征的预测结果作为动作，以所述预测结果的准确程度为奖励，强化学习得到的；所述异常行为识别模型的获取步骤包括：从经验回放缓冲区中随机抽取经验数据，所述经验数据用于表征所述工业控制系统的当前运行状态、在所述当前运行状态下样本行为特征的预测结果、所述当前运行状态下预测结果的准确程度、所述工业控制系统在执行所述预测结果对应行为后的下一运行状态；基于所述下一运行状态对应预测结果的准确程度，以及所述当前运行状态下预测结果的准确程度，确定目标期望回报值；基于所述目标期望回报值，更新所述当前运行状态下预测结果的回报值；基于所述当前运行状态下预测结果的回报值，以及所述目标期望回报值，更新初始模型参数，得到所述异常行为识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京简网科技有限公司 工业控制系统异常行为识别方法及装置
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