本发明公开了基于强化学习的大流检测方法,包括以下步骤:S1:对数据流进行检测得到流检测数据;S2:采用历史样本缓冲池对检测数据模型进行优化;S3:采用优化后的检测数据模型对流检测数据进行大流判断,并对大流进行再次检测;S4:将流检测数据放入历史样本缓冲池,并再次依次执行S2、S3和S4直至检测结束。本发明将网络的链路状态和流的历史测量信息作为状态,将流的测量大小作为奖励值,采用基于强化学习的大流检测方法对网络中的大流进行检测,能充分提取流的相关性等特征,能提高大流检测的准确度。
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