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摘要：本发明涉及网络安全技术领域，具体涉及基于DQN的抑制图拆解的方法及系统。本发明将DQN算法应用到抑制图拆解，借助图深度学习的拟合能力和强化学习中DQN范式，使智能体在基于多张小规模生成图处理得到的虚拟节点中进行探索，从而使智能体学习到最优的攻击策略，进而应用到目标网络中找到需要隐藏的关键节点。经过仿真对比，本发明的方法相较于现有图对抗性攻击算法，在抑制图拆解任务时具有更好的效果。本发明解决了现有图对抗性攻击应用到抑制图拆解任务时效果不佳的问题。
主权项：1.一种基于DQN的抑制图拆解的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，使用随机图生成模型生成多张小规模合成图；步骤二，将步骤一的多张小规模合成图表征成无向图结构，得到多张无向图；其中，无向图与小规模合成图的数量相同、并一一对应；步骤三，利用图神经网络对步骤二中多张无向图进行降维、并得到能够模拟出经过降维的无向图信息的多个虚拟节点；其中，虚拟节点与无向图的数量相同、并一一对应；步骤四，将步骤三的多个虚拟节点作为状态空间，使用DQN算法对智能体进行攻击探索及训练学习；其中，智能体执行的动作包括：对于处于某一条边两端的两个节点，任选其中一个节点进行隐藏；对于某一个动作，在其执行后，状态空间的状态越差，动作对应的奖励越大；步骤五，将训练学习好的智能体对目标网络进行处理，得到目标网络中需要隐藏的关键节点。
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百度查询： 安徽大学 安徽省安庆市中级人民法院 北京华宇信息技术有限公司 基于DQN的抑制图拆解的方法及系统
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