一种基于强化学习Dyna框架的网络攻击行为识别方法

摘要

本申请公开了一种基于强化学习Dyna框架的网络攻击行为识别方法，包括：获取目标网站的网络空间数据；利用预设的正则表达式对网络空间数据进行匹配，得出第一恶意DNS数据；删除网络空间数据中的第一恶意DNS数据，得到剩余的网络空间数据，并将剩余的网络空间数据输入至预先训练出的网络攻击识别模型中，得出第二恶意DNS数据；结合第一恶意DNS数据和第二恶意DNS数据确定出目标网站是否存在网络攻击行为。本方法能够更精准地识别网络攻击行为，相对保障网站的安全性，并且能够提高识别网络攻击行为的效率。本申请还公开了一种基于强化学习Dyna框架的网络攻击行为识别装置、设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。