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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于入侵检测的深度强化学习移动目标防御系统及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：CN119561756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202411732955.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于入侵检测的深度强化学习移动目标防御系统及方法是由李腾;苗涵;谢亚轩;王晨希;党泽旭;童小敏;李德彪;马卓设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于入侵检测的深度强化学习移动目标防御系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于入侵检测的深度强化学习移动目标防御系统及方法，主要解决现有方法对复杂网络环境下频繁IP跳变消耗资源过多且无法针对性防御的问题。方案包括：1构建SDN网络拓扑并使用SDN控制器实时监控网络流量；2构建基于CNN+LSTM并引入注意力机制的入侵检测模型，识别潜在威胁和异常行为；3初始化IP资源并维护动态映射表和IP使用记录；4构建基于深度强化学习的IP跳变模型并定义动作与奖励函数；5通过策略更新完成模型优化；6利用最优IP跳变策略实现移动目标防御。本发明能够提高复杂网络攻击的识别率，降低网络安全风险，同时减少数据处理的延迟，有效优化网络资源的利用率。

本发明授权基于入侵检测的深度强化学习移动目标防御系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于入侵检测的深度强化学习移动目标防御系统，其特征在于，包括：入侵检测单元、IP跳变单元和深度强化学习单元；其中入侵检测单元和IP跳变单元的输出连接深度强化学习单元的输入； 所述入侵检测单元，由数据预处理模块、CNN+LSTM模块和注意力机制模块构成；其中数据预处理模块用于清洗网络流量数据，提取网络流量特征并进行标准化，之后将数据送入CNN+LSTM模块，该模块中的CNN部分从数据中提取空间特征并输出给LSTM部分，由该部分捕捉数据中的时间依赖性；注意力机制对LSTM部分处理后的数据通过加权来评估每个时间步或特征的重要性； 所述IP跳变单元，包括IP映射模块和滑动窗口模块；其中IP映射模块利用SDN控制器为网络中的所有服务器分配一个真实IP和一个与之对应的虚拟IP，将真实IP记作RIP，虚拟IP记作VIP；所述RIP固定不变，VIP根据网络检测情况进行跳变；滑动窗口模块用于维持VIP跳变时产生的通信，每个服务器均存在一个滑动窗口表，用于存储N'次跳变内的VIP，维持通信质量； 所述深度强化学习单元，包括状态定义模块、动作选择模块以及奖励计算模块；其中状态定义模块根据当前网络环境和历史攻击数据定义强化学习的状态空间；动作选择模块利用PPO算法，通过策略更新实现最优IP跳变策略；奖励计算模块根据动作执行后的网络安全状况和业务影响计算奖励，用于指导模型学习，优化未来的动作选择； 定义具体可执行的动作包括：动作为保持当前所有服务器的VIP不变；动作为更改第台服务器的VIP地址；根据因IP跳变导致的网络安全性改善情况以及IP跳变带来的网络延迟构建奖励函数；给定优势函数，衡量执行动作相较于平均情况的好处，用于指导策略的优化方向；使用梯度上升法更新策略，每M步更新一次策略。

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