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网络安全技术让黑客不断猜测
研究团队使用深度强化学习逐步塑造算法的行为。
图片来源:网络安全中心
发展司令部的陆军研究实验室(ARL)设计了一种基于机器学习的框架，以增强车载计算机网络的安全性。
荒凉器(基于深度强化学习的资源分配和移动目标防御部署框架)旨在帮助车载网络识别最佳的互联网协议(IP)变换频率和带宽分配，以实现有效的、长期的移动目标防御。
ARL的特伦斯·摩尔解释说:“如果你洗牌IP地址的速度足够快，那么分配给IP的信息很快就会丢失，对手不得不再次寻找它。”
ARL的Frederica Free-Nelson表示，该框架将不确定性保持在足够高的水平，以击败潜在的攻击者，而不会产生过多的维护成本，并防止网络高优先级区域的性能下降。
从美国陆军DEVCOM陆军研究实验室
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