基于图注意力增强的强化学习的物联网防御方法

本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及在物联网网络实现自高效自主防御。包括：构建网络攻防场景，利用图数据结构对观察信息建模；对攻击者与防御代理的动作空间进行建模；对网络攻防场景中的攻防过程进行建模；采用图归一化对节点的特征矩阵进行归一化处理；利用GAT的自注意机制，根据网络设备与其相邻设备的交互动态聚合每个设备的当前状态信息；利用图下采样池化策略根据自注意力得分选择性保留节点主机；利用图注意力网络增强的强化学习算法训练防御代理。本发明解决现有强化学习算法的自动化防御在复杂网络场景中面临性能瓶颈，难以收敛到较高的回报值，无法制定有效的防御策略的问题。