本申请涉及一种威胁情报数据的感知方法、装置、电子装置和存储介质。其中,该威胁情报数据的感知方法包括:获取威胁情报数据;将威胁情报数据输入到强化学习模型中,得到行为期望表,其中,强化学习模型是基于Q‑learning学习算法训练的;根据行为期望表,确定威胁情报数据的攻击源。通过本申请,解决了相关技术中网络威胁攻击的检测效率低的问题,提高了网络威胁攻击的检测效率。
声明:
“威胁情报数据的感知方法、装置、电子装置和存储介质” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)