基于深度强化学习的网络异常流量检测模型

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中图分类号：TP393 文献标志码：A

0引言

网络空间安全问题日益突出，异常流量检测作为防御网络攻击的重要手段已成为研究热点，现有基于规则或监督学习的检测方法依赖大量标注数据，难以适应复杂多变的实际网络环境，面对隐蔽性强及特征分布不稳定的攻击流量时表现不佳。强化学习具备从交互中自主学习策略的能力，深度学习则可提取高维数据的深层特征，将两者结合可构建具有动态学习与自适应能力的检测模型，提升异常流量识别的准确性与实用性，为网络安全防护提供智能化解决方案，

1网络异常流量特征与问题建模

1.1异常流量的数据特征提取

网络异常流量在行为模式与数值分布方面存在显著异质性，通常具有突发性、高频率、非线性等特点。（剩余6942字）