公开(公告)号：CN114757351A

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202210432692.1

申请日：2022-04-24

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 刘博涵 ,  刘坤 ,  林业茗 ,  曾恩 ,  董昭财 ,  曹渊 ,  张淇瑞 ,  韩冬昱 ,  王浩军 ,  夏元清

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06V10/82 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44

Abstract: 本发明公开了一种深度强化学习模型对抗攻击的防御方法，通过训练样本观测数据内部统计规律，基于所得的概率分布模型，产生与原始样本同分布的样本，使模型能抵御不同类型的对抗攻击，较之其他防御算法,本发明提供的防御方法在保证防御效果的基础上,具有更强的泛化能力和鲁棒性。此外，本发明的对抗样本是在原始样本基础上加入扰动后生成，再将对抗样本中的扰动去除重构为原始样本，因此本发明提供的防御方法更具可解释性。样本数据形成了一个从对抗攻击到防御的闭环，满足循环一致性的原则。

公开(公告)号：CN114757351B

公开(公告)日：2023-01-24

申请号：CN202210432692.1

申请日：2022-04-24

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 刘博涵 ,  刘坤 ,  林业茗 ,  曾恩 ,  董昭财 ,  曹渊 ,  张淇瑞 ,  韩冬昱 ,  王浩军 ,  夏元清

IPC: G06N3/094 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06V10/82 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44

Abstract: 本发明公开了一种深度强化学习模型对抗攻击的防御方法，通过训练样本观测数据内部统计规律，基于所得的概率分布模型，产生与原始样本同分布的样本，使模型能抵御不同类型的对抗攻击，较之其他防御算法,本发明提供的防御方法在保证防御效果的基础上,具有更强的泛化能力和鲁棒性。此外，本发明的对抗样本是在原始样本基础上加入扰动后生成，再将对抗样本中的扰动去除重构为原始样本，因此本发明提供的防御方法更具可解释性。样本数据形成了一个从对抗攻击到防御的闭环，满足循环一致性的原则。

公开(公告)号：CN116319060A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310408850.4

申请日：2023-04-17

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 曹渊 ,  刘坤 ,  王璐瑶 ,  刘博涵 ,  张明 ,  江欣然 ,  柴森春 ,  周智勇 ,  夏元清

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明公开了一种基于DRL模型的网络威胁处置策略智能自进化生成方法，考虑了在网络空间安全防护过程中防御方只能采取被动防御式策略的问题，提出了基于DRL模型的MTD方法，实现了防御方在动态网络威胁环境下自适应生成最优防御策略的目的，进一步地在策略生成过程中建立了防御方法执行代价和收益平衡机制，达到了依据防御目标导向动态调整防御机制的效果。

公开(公告)号：CN116319060B

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202310408850.4

申请日：2023-04-17

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 曹渊 ,  刘坤 ,  王璐瑶 ,  刘博涵 ,  张明 ,  江欣然 ,  柴森春 ,  周智勇 ,  夏元清

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明公开了一种基于DRL模型的网络威胁处置策略智能自进化生成方法，考虑了在网络空间安全防护过程中防御方只能采取被动防御式策略的问题，提出了基于DRL模型的MTD方法，实现了防御方在动态网络威胁环境下自适应生成最优防御策略的目的，进一步地在策略生成过程中建立了防御方法执行代价和收益平衡机制，达到了依据防御目标导向动态调整防御机制的效果。