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基于深度Q-学习和粒子群优化的僵尸检测算法
被引量:
1
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作者
顾伟
任勇军
《计算机与数字工程》
2021年第9期1743-1746,1871,共5页
深度Q-学习算法常用于检测社会网络平台上的僵尸攻击。但是Q-学习算法的收敛慢。为此,提出基于深度Q-学习和粒子群优化的僵尸检测(Deep Q-Learning and Particle Swarm Optimization-based Bot Detection,DQL-PSO)算法。DQL-PSO算法引...
深度Q-学习算法常用于检测社会网络平台上的僵尸攻击。但是Q-学习算法的收敛慢。为此,提出基于深度Q-学习和粒子群优化的僵尸检测(Deep Q-Learning and Particle Swarm Optimization-based Bot Detection,DQL-PSO)算法。DQL-PSO算法引用粒子群优化算法提高Q-学习算法性能,进而获取最优的学习动作序列。将学习动作序列作为粒子的位置;将状态转换概率转换成粒子速度,进而利用粒子群优化算法提升Q-学习算法性能。仿真结果表明,提出的DQL-PSO算法提高了僵尸检测的准确率,并提升了收敛速度。
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关键词
Q-学习
粒子群
僵尸
准确
率
重回率
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职称材料
题名
基于深度Q-学习和粒子群优化的僵尸检测算法
被引量:
1
1
作者
顾伟
任勇军
机构
南京信息工程大学计算机与软件学院
出处
《计算机与数字工程》
2021年第9期1743-1746,1871,共5页
基金
国家自然科学基金面上项目“基于区块链的数据安全存储关键密码学方法研究”(编号:62072249)
国家自然科学基金优秀青年基金项目“云计算安全”(编号:61922045)资助。
文摘
深度Q-学习算法常用于检测社会网络平台上的僵尸攻击。但是Q-学习算法的收敛慢。为此,提出基于深度Q-学习和粒子群优化的僵尸检测(Deep Q-Learning and Particle Swarm Optimization-based Bot Detection,DQL-PSO)算法。DQL-PSO算法引用粒子群优化算法提高Q-学习算法性能,进而获取最优的学习动作序列。将学习动作序列作为粒子的位置;将状态转换概率转换成粒子速度,进而利用粒子群优化算法提升Q-学习算法性能。仿真结果表明,提出的DQL-PSO算法提高了僵尸检测的准确率,并提升了收敛速度。
关键词
Q-学习
粒子群
僵尸
准确
率
重回率
Keywords
Q-learning
particle swarm optimization
bot detection
precision
recall
分类号
TPT393 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度Q-学习和粒子群优化的僵尸检测算法
顾伟
任勇军
《计算机与数字工程》
2021
1
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