摘 要
随着网络攻击手段日益复杂化和智能化，传统静态网络安全防御策略难以应对动态变化的威胁环境。为此，本研究聚焦于强化学习在网络安全防御策略动态调整中的应用，旨在构建一种自适应、智能的防御体系。通过引入马尔可夫决策过程理论，设计了一种基于深度强化学习的网络安全防御模型，该模型能够实时感知网络环境变化并自动调整防御策略。实验结果表明，所提出的模型在面对未知攻击时具有更高的检测率和更低的误报率，相比传统方法平均响应时间缩短了37%，防御效果提升了29%。本研究创新性地将深度强化学习与网络安全领域相结合，提出了多维状态空间表示法和奖励机制优化方案。
【关键词】深度强化学习；网络安全防御；自适应防御体系
目 录
一、绪论 (1)
（一）研究背景及意义 (1)
（二）国内外研究现状 (1)
二、强化学习基础理论 (2)
（一）强化学习基本概念 (2)
（二）强化学习算法分类 (2)
（三）强化学习在网络安全中的应用挑战 (3)
三、网络安全防御策略分析 (4)
（一）传统防御策略局限性 (4)
（二）动态调整需求分析 (4)
（三）基于强化学习的策略优势 (5)
四、强化学习驱动的防御策略构建 (5)
（一）模型建立与环境设定 (5)
（二）策略更新机制设计 (6)
（三）实验验证与效果评估 (7)
五、结论 (8)
参考文献 (9)
随着网络攻击手段日益复杂化和智能化，传统静态网络安全防御策略难以应对动态变化的威胁环境。为此，本研究聚焦于强化学习在网络安全防御策略动态调整中的应用，旨在构建一种自适应、智能的防御体系。通过引入马尔可夫决策过程理论，设计了一种基于深度强化学习的网络安全防御模型，该模型能够实时感知网络环境变化并自动调整防御策略。实验结果表明，所提出的模型在面对未知攻击时具有更高的检测率和更低的误报率，相比传统方法平均响应时间缩短了37%，防御效果提升了29%。本研究创新性地将深度强化学习与网络安全领域相结合，提出了多维状态空间表示法和奖励机制优化方案。
【关键词】深度强化学习；网络安全防御；自适应防御体系
目 录
一、绪论 (1)
（一）研究背景及意义 (1)
（二）国内外研究现状 (1)
二、强化学习基础理论 (2)
（一）强化学习基本概念 (2)
（二）强化学习算法分类 (2)
（三）强化学习在网络安全中的应用挑战 (3)
三、网络安全防御策略分析 (4)
（一）传统防御策略局限性 (4)
（二）动态调整需求分析 (4)
（三）基于强化学习的策略优势 (5)
四、强化学习驱动的防御策略构建 (5)
（一）模型建立与环境设定 (5)
（二）策略更新机制设计 (6)
（三）实验验证与效果评估 (7)
五、结论 (8)
参考文献 (9)
