融合强化学习和特征选择优化的ICS入侵检测系统及方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种融合强化学习和特征选择优化的ICS入侵检测系统及方法，将工业控制系统(ICS)历史数据集的数据特征选择进行二进制编码和种群初始化，通过SVM‑强化学习进行离线训练，将在验证集上得到的准确率作为适应度函数，设计基于累计概率的交叉操作和变异操作对种群进行更新，经过迭代优化后从而获得最优特征集合；基于最优特征集合对ICS实时数据集进行特征选择，通过支持向量机(SVM)‑强化学习对实时数据集进行在线入侵检测测试，从而获得入侵检测性能指标。本发明采用了基于SVM‑强化学习新模式，并在此基础上融合了最优特征选择的智能优化，提升了ICS入侵检测系统的智能化设计水平和入侵检测的精度。

《融合强化学习和特征选择优化的ICS入侵检测系统及方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 202310283388X，当前法律状态为已下证，由暨南大学提出申请，发明人为曾国强;王超;李理敏;耿光刚;翁健;陆康迪;黄家承，申请日期为2023-03-22，公开（公告）日期为2026-05-01，国际专利分类号（IPC）为 G06F 21/55 (2013.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种融合强化学习和特征选择优化的ICS入侵检测系统及方法，将工业控制系统(ICS)历史数据集的数据特征选择进行二进制编码和种群初始化，通过SVM‑强化学习进行离线训练，将在验证集上得到的准确率作为适应度函数，设计基于累计概率的交叉操作和变异操作对种群进行更新，经过迭代优化后从而获得最优特征集合；基于最优特征集合对ICS实时数据集进行特征选择，通过支持向量机(SVM)‑强化学习对实时数据集进行在线入侵检测测试，从而获得入侵检测性能指标。本发明采用了基于SVM‑强化学习新模式，并在此基础上融合了最优特征选择的智能优化，提升了ICS入侵检测系统的智能化设计水平和入侵检测的精度。

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