随着网络攻击日益复杂化，基于深度学习的入侵检测系统面临严峻的对抗性威胁。本次学术报告聚焦对抗样本的攻防研究，介绍了一种提升模型自身抗攻击能力的防御方法，以及一种能够有效甄别隐蔽对抗样本的检测方法，为构筑下一代鲁棒NIDS奠定了坚实基础。
基于深度学习的NIDS对抗样本检测与防御技术-袁梦佳原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2025/12/15/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%9a%84nids%e5%af%b9%e6%8a%97%e6%a0%b7%e6%9c%ac%e6%a3%80%e6%b5%8b%e4%b8%8e%e9%98%b2%e5%be%a1%e6%8a%80%e6%9c%af/
本次学术报告主要给大家详细的介绍DQN算法原理及其调参细节，并且进行举例说明和总结以加深大家的理解。
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