本发明涉及网络安全技术领域，具体公开了基于改进D3QN算法的SDN下自适应威胁缓解方法及系统，包括架设SDN下自适应威胁缓解架构，SDN下自适应威胁缓解架构包括深度强化学习代理、SDN基础设施和主机配置；深度强化学习代理为基于改进D3QN算法搭建的深度神经网络，SDN基础设施用于获取网络观测状态，主机配置用于反馈服务质量和攻击进度；训练基于改进D3QN算法搭建的深度神经网络，以获得自适应威胁缓解代理；基于自适应威胁缓解代理输出最优自适应网络威胁缓解策略，基于最优自适应网络威胁缓解策略来改变网络安全部署；该方法对D3QN算法进行改进，使改进后的D3QN算法对于长序列、不完全信息的观测环境效果更好，产生更好网络威胁缓解策略。
声明：
“基于改进D3QN算法的SDN下自适应威胁缓解方法及系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
1092
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
