本发明提供基于深度迁移强化学习无线网络异常流量检测方法，包括：从源域NSL‑KDD训练样本中随机采样并在环境智能体中的训练，预测出若干个特征标签；通过对比标签获得奖励并计算损失函数；根据损失函数并通过反向传播算法更新神经网络参数；从含有标签的训练样本中随机采样，通过分类智能体分类出特征；通过对比预测获得奖励并计算损失函数，并通过反向传播算法更新神经网络参数；多次训练后获取AE‑Dueling DDQN模型及其权重；输入目标域中的AWID数据集的训练样本，并加载模型权重，对目标神经网络进行微调；通过softmax输出层输出4类流量。该方法能有效提高异常攻击流量的检测准确率，降低检测模型训练时间复杂度以及计算机资源，具有检测未知攻击的能力。
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来源：北方有色网
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