基于强化学习的医院网络入侵检测模型性能试验  

作　　者：张子豪 禤岳斌 

机构地区：[1]南方医科大学第五附属医院

出　　处：《互联网周刊》2025年第9期39-41,共3页China Internet Week

摘　　要：本研究旨在构建并验证基于强化学习的医院网络入侵检测模型的性能。通过详细阐述强化学习概念,进行数据预处理,并建立包含状态空间、动作空间、奖励函数、状态转移、策略学习的入侵检测模型。通过在高性能服务器环境下进行实验,对不同入侵类型的检测结果和检测性能变化进行分析,结果表明,该模型在各类入侵检测中表现出较高性能,优于随机森林、深度学习、支持向量机模型,为医院网络安全提供了有力保障。

关 键 词：强化学习 医院网络 入侵检测 性能试验 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术]