基于强化学习的检测高级持续威胁的资源调度方法[发明专利]

来源：锐游网

专利内容由知识产权出版社提供

专利名称：基于强化学习的检测高级持续威胁的资源调度方法专利类型：发明专利

发明人：肖亮,闵,陈烨,许冬瑾,唐余亮申请号：CN201710684939.8申请日：20170811公开号：CN107277065A公开日：20171020

摘要：基于强化学习的检测高级持续威胁的资源调度方法，涉及计算机和信息安全。针对计算机或云存储系统，调度其CPU等计算资源检测APT攻击，采用神经情景控制学习，不需预知APT攻击模型，优化动态数据存储系统的检测资源调度策略。结合深度卷积神经网络和情景记忆，压缩APT检测的状态空间，利用情景记忆模块存储资源分配经验，充分利用上下文环境信息，加快对APT攻防新特征的认知，加快学习速度。该方法可适应动态云存储环境和攻击模式，提高计算机和云存储系统在APT攻击下的数据隐私性能。

申请人：厦门大学

地址：361005 福建省厦门市思明南路422号

国籍：CN

代理机构：厦门南强之路专利事务所(普通合伙)

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