[发明专利]一种特征自适应强化学习DDoS攻击消除方法及系统

摘要

本发明实施例公开了一种特征自适应强化学习DDoS攻击消除方法及系统，根据收集的历史数据信息，提取出一个较优的精简特征子集，根据车联网中潜在的、可预测的车流时空规律建立强化学习模型，根据强化学习模型训练Q‑learning智能体选取适合当前DDoS攻击类型的特征，与此同时，异步训练DDQN智能体得到策略πDDQN(st)指导Q‑learning智能体动作的选取。通过自适应地学习攻击特征，以少量的先验知识达到检测车联网中未知类型DDoS攻击的目的，摆脱对有标签数据的依赖，从而得到DDoS攻击消除方法，满足车联网中低时延、高准确度的要求。