【摘 要】
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网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全,随着目前恶意软件变种的逐渐增多,给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战.现有的检测方法存在着自适应检测识
【机 构】
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中国信息安全测评中心,北京科技大学计算机与通信工程学院,北京科技大学人工智能研究院,材料领域知识工程北京市重点实验室,北京市智能物流系统协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1736117,U1836106),北京市自然科学基金资助项目(19L2029,9204028),北京市智能物流系统协同创新中心开放课题资助项目(BILSCIC-2019KF-08),北京科技大学顺德研究生院科技创新专项资金资助项目(BK19BF006),材料领域知识工程北京市重点实验室基本业务费资助项目(FRF-BD-19-012A)
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网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全,随着目前恶意软件变种的逐渐增多,给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战.现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性.针对此问题,围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象,本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法,设计了一个检测应用方法框架.在实现过程中,根据恶意软件行为检测的实际需求,充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征,详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块.基于恶意软件实际测试数据
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