摘要

本文提出了一种基于多智能体强化学习（Multi-agent Reinforcement Learning, MARL）的网络入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS），旨在解决传统机器学习（ML）IDS在面对不断变化的攻击模式和类别不平衡问题时的局限性。该系统通过引入多层次的强化学习架构，结合改进的深度Q网络（DQN）算法，实现了对网络入侵的高效、自动和鲁棒检测。实验结果表明，该系统在CIC-IDS-2017数据集上能够有效处理类别不平衡问题，并提供细粒度的攻击分类，具有极低的误报率。

原理

该IDS系统采用两级强化学习框架：第一级包含N个独立的RL代理（L1代理），每个代理专门检测一种特定类型的攻击；第二级由一个决策者代理组成，负责最终的分类决策。通过共享状态和独立的动作空间，L1代理能够专注于特定攻击类型的检测，而决策者代理则综合所有L1代理的输出进行最终判断。此外，系统通过引入加权均方损失函数和成本敏感学习技术，有效解决了类别不平衡问题，并通过强化学习的环境交互能力，实现了对新攻击类型和攻击模式变化的快速适应。

流程

1. 数据收集与预处理：通过SIEM系统从云网络中收集数据，并进行清洗和标准化处理。
2. 训练过程：将数据集分为特征集和标签集，L1代理根据当前状态选择动作，并通过比较动作与标签计算奖励，存储经验并更新神经网络。
3. 决策者代理训练：决策者代理接收L1代理的输出，进行类似的训练过程，最终给出攻击的最终分类。
4. 适应性更新：对于新出现的攻击类型或攻击模式变化，只需添加新的L1代理或对相关代理进行少量训练，无需重新训练整个系统。

应用

该IDS系统不仅适用于云环境，还可扩展到其他网络环境，如物联网（IoT）和无线传感器网络（WSN）。其高度适应性和鲁棒性使其能够应对复杂多变的网络攻击环境，具有广泛的应用前景和重要的安全价值。