[发明专利]基于强化学习的DIDS中低负载与丢包率的平衡方法有效
| 申请号： | 202010457134.1 | 申请日： | 2020-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN111694662B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 赵旭;江晋;赵子江 | 申请（专利权）人： | 陕西森印多西网络科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06N20/00;G06N7/01 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 王丹 |
| 地址： | 710048 陕西省西安市西咸新*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的DIDS中低负载与丢包率的平衡方法，其中包括如下步骤：计算立即检测率，计算理论丢包率，计算平均数据包到达数，计算数据包平均等待数，计算数据包等待概率，计算检测引擎被分配的任务数量，计算检测引擎被分配任务的概率，计算检测引擎的工作效率，计算分布式入侵检测系统整体的工作效率，通过检测引擎被分配检测任务的概率，调节低负载与丢包率这两个矛盾指标的平衡。解决了现有技术中公开的以低负载为目标的分布式入侵检测系统的任务调度算法中，单纯强调低负载而可能造成丢包率上升的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 dids 负载 丢包率 平衡 方法 | ||
【主权项】：
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