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龙图腾网获悉郑州轻大慧联光电研究院有限公司;国网河南省电力公司郑州供电公司申请的专利一种面向智算网络的安全防护方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119743314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411932713.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种面向智算网络的安全防护方法是由黄万伟;张宋彬;杨光;汤乐;贾伟;石云松;刘春雷;郭保林;王彪;田浩彬设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向智算网络的安全防护方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种面向智算网络的安全防护方法，步骤为：将网络流量数据集进行预处理，划分为训练集和测试集；进行特征选择，在特征空间中探索搜索最优的特征子集；将网络入侵检测过程建模为马尔科夫决策过程，将特征子集映射到神经网络中的状态、动作并设计奖励函数；与SAC强化学习算法结合并搭建经验回放池，构建用于网络入侵检测的强化学习智能体；定义对抗性的攻击方智能体和防御方智能体，使用异步更新方式进行参数同步；分别创建攻防双方的子智能体进行迭代对抗；利用测试集评估防御方智能体的分类能力。本发明进行特征选择，减少计算量，提高检测效率；引入对抗性训练机制确保面对复杂网络攻击能迅速准确检测与响应。

本发明授权一种面向智算网络的安全防护方法在权利要求书中公布了：1.一种面向智算网络的安全防护方法，其特征在于，其步骤如下： 步骤一：将网络流量数据集进行预处理，并将预处理后的数据集划分为训练集和测试集； 步骤二：对预处理后的训练集使用混合策略鲸鱼优化算法进行特征选择，通过模拟鲸鱼的狩猎行为，在特征空间中探索潜在的最优解区域，搜索最优的特征子集； 步骤三：将网络入侵检测过程建模为马尔科夫决策过程，定义状态、动作、奖励、折扣因子四元组，将预处理后的数据集映射到神经网络中的状态、动作，并设计奖励函数； 步骤四：将步骤三中定义的四元组与SAC强化学习算法结合，并搭建经验回放池，构建用于网络入侵检测的强化学习智能体，定义强化学习智能体神经网络并设计损失函数优化强化学习智能体的策略和价值估计； 步骤五：基于得到的强化学习智能体定义对抗性的攻击方智能体和防御方智能体，初始化智能体神经网络的参数，并使用异步更新方式与智能体的策略网络和价值网络参数进行同步； 步骤六：分别创建攻防双方的子智能体进行迭代对抗，在每一轮训练中，攻防双方分别根据防御方智能体的分类结果计算奖励值，更新各自的子智能体策略，并将参数传递到攻击方智能体和防御方智能体； 步骤七：利用步骤二对测试集进行处理并评估防御方智能体的性能，通过计算准确率、误报率、漏报率评估防御方智能体的分类能力。

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