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龙图腾网获悉中国科学院数学与系统科学研究院申请的专利基于多智能体强化学习的分布式拒绝服务攻击与防御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：CN120151030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510297632.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于多智能体强化学习的分布式拒绝服务攻击与防御方法是由郭鑫祥;穆义芬;陈鸽设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体强化学习的分布式拒绝服务攻击与防御方法在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种基于多智能体强化学习的分布式拒绝服务攻击与防御方法，在本申请技术方案中首先明确随机博弈基本要素，作为对网络安全场景进行建模的基础，通过确定博弈主体、状态空间、动作集合、状态转移关系和收益函数，将分布式拒绝服务攻击与防御场景抽象为随机博弈模型。接着明确双方策略形式和最优策略，利用状态价值公式和纳什均衡定义，为寻找最优策略提供理论依据。最后，通过regularizedminimax‑V学习算法设置多种参数和特定的内外层循环计算步骤，逐步求解随机博弈的纳什均衡，实现攻击与防御策略的优化。

本发明授权基于多智能体强化学习的分布式拒绝服务攻击与防御方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体强化学习的分布式拒绝服务攻击与防御方法，其特征在于，该方法包括： S1、构建分布式拒绝服务攻击场景下的随机博弈模型，包括： 确定所述分布式拒绝服务攻击场景中的博弈主体，所述博弈主体包括攻击方和防御方； 确定所述分布式拒绝服务攻击场景中的博弈状态空间S，所述博弈状态空间S包括遭受分布式拒绝服务攻击的目标系统的网络状态、所述攻击方的状态以及所述防御方的状态； 分别定义所述分布式拒绝服务攻击场景下所述攻击方的动作集合A以及所述防御方的动作集合B； 估计状态转移关系p:A×B×S→S，并构建所述防御方的收益函数r:A×B×S→S； 记所述攻击方的平稳策略表示为x：＝{xs}s∈S，所述防御方的平稳策略表示为y：＝{ys}s∈S； 给定任意策略组合x,y和任意初始状态s，通过公式计算状态s对所述防御方的价值；其中，符号E表示期望，符号t表示时间步，符号T表示博弈总时间步，符号st,at,bt分别表示t时刻的状态、攻击方动作、防御方动作； 将同时满足下列公式的策略组合x*,y*作为随机博弈的纳什均衡策略，所述纳什均衡策略x*,y*表示所述攻击方和所述防御方的最优策略； S2、应用集中式纳什均衡加速求解算法计算所述随机博弈模型的纳什均衡策略，该算法通过引入欧几里得正则项和正则化参数，控制近似纳什均衡与精确纳什均衡之间的误差，保证收敛到纳什均衡的前提下，实现收敛速度更快。

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