15、强化学习在网络安全中的应用与智能电网在线网络攻击检测

强化学习在网络安全中的应用与智能电网在线网络攻击检测

1. 强化学习在不同网络场景中的应用

在网络安全领域，强化学习（RL）正发挥着越来越重要的作用，下面将介绍其在移动众包感知、认知无线电网络、移动边缘计算以及网络安全分析师动态调度等方面的应用。

1.1 移动众包感知支付策略

移动众包感知系统中，用户 j 的感知数据重要性用 λj 表示，它反映了由于感知位置和响应时间差异导致的用户贡献动态性。支付策略基于模型无关的特性来确定，具体如下：
- 策略确定依据 ：根据先前感知报告质量和支付策略的观测状态，以及描述每个状态 - 动作对折扣长期奖励的质量函数（Q 函数）来确定支付策略。
- 学习加速 ：为解决 Q 学习在大状态空间中学习率慢的问题，应用深度 Q 网络（DQN）来加速学习过程，并增强应对伪造感知攻击的感知性能。

相关模拟结果表明，基于 DQN 的移动众包感知（MCS）系统明显优于 Q 学习策略和随机支付策略。

1.2 认知无线电网络安全增强

认知无线电网络（CRN）允许未授权用户（次级用户，SUs）感知并机会性地在未充分利用的授权信道中操作。使用 RL 进行安全增强具有以下优势：
- 适应动态环境 ：SUs 无需精确的操作环境模型，甚至无需任何模型，就能从经验中学习，适应动态和不确定的操作环境，有助于识别 SU 行为的变化。
- 自主决策 ：SUs 基于一系列选定的动作进行决策，以最大化长期奖励，而非遵循基站的决策。 <