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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利基于深度强化学习的网络节点安全措施缓解部署优化方法及系统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：CN116248311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202211549075.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于深度强化学习的网络节点安全措施缓解部署优化方法及系统是由刘盈泽;郭渊博;郝耀辉;方晨;李勇飞;陈庆礼设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的网络节点安全措施缓解部署优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于深度强化学习的网络节点安全措施缓解部署优化方法及系统，利用深度强化学习缓解措施模型来将网络节点安全缓解措施部署转换为多目标优化问题，其中，深度强化学习缓解措施模型基于安全知识库运行并利用安全知识库建立由漏洞连接的攻击和防御之间的关系，依据行动空间、状态空间和奖励函数构建问题空间，并通过深度强化学习方法在问题空间中优化缓解部署。本发明能够综合考虑部署节点重要性权重、部署成本、漏洞修复及阻碍攻击有效性，在脆弱性、缓解措施和攻击技术之间建立桥梁，能够较好地维持缓解行动的决策，在控制大型组织的网络防御成本方面具有潜力。

本发明授权基于深度强化学习的网络节点安全措施缓解部署优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的网络节点安全措施缓解部署优化方法，其特征在于，包含如下内容： 构建深度强化学习缓解措施模型，利用深度强化学习缓解措施模型来将网络节点安全缓解措施部署转换为多目标优化问题，其中，深度强化学习缓解措施模型基于安全知识库运行并利用安全知识库建立由漏洞连接的攻击和防御之间的关系，依据行动空间、状态空间和奖励函数构建问题空间，并通过深度强化学习方法在问题空间中优化缓解部署； 针对目标网络，利用安全知识库获取网络中攻击技术和缓解措施，并根据目标网络中节点功能来分配节点权重，目标网络中的攻击技术、缓解措施及节点重要性权重作为深度强化学习缓解措施模型输入，通过对深度强化学习缓解措施模型的求解来得到目标网络中最佳缓解部署策略； 所述问题空间中，依据安全知识库获取网络在时间步骤可能出现的每一个缓解行动，由每一个缓解动作构成行动空间；在每个时间步骤中由每个攻击技术阻碍状态构成状态空间；并通过部署节点重要性权重、防止缓解措施对所有攻击技术影响的奖励、缓解措施修复漏洞奖励和部署成本来构建混合奖励函数，利用该混合奖励函数来平衡部署节点重要性、防止网络攻击效果、修复漏洞效果和部署成本。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新区科学大道62号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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