基于强化学习的IPv6活跃地址探测方法和装置
授权
摘要
本申请提出了一种基于强化学习的IPv6活跃地址探测方法和装置，该方法包括：获取IPv6种子地址，并确定种子地址的多个高密度区域；通过预先训练的多臂老虎机模型对每个高密度区域进行迭代探测，包括：在每个高密度区域中生成预设数量的目标地址，并探测每个所述目标地址是否为活跃地址；确定所述预设数量的目标地址中的活跃地址数量和非活跃地址数量，并根据所述活跃地址数量和非活跃地址数量更新对应的高密度区域的期望奖励，重复执行上述步骤，以通过对每个高密度区域进行迭代探测，使种子地址的密度分布收敛到活跃地址的密度分布。该方法使种子地址的密度分布向实际的活跃地址分布移动，从而可以在网络中确定活跃地址的高密度区域，提高了探测活跃地址的效率。
基本信息
专利标题 ：
基于强化学习的IPv6活跃地址探测方法和装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113746947A
申请号 ：
CN202110801982.4
公开（公告）日 ：
2021-12-03
申请日 ：
2021-07-15
授权号 ：
CN113746947B
授权日 ：
2022-05-06
发明人 ：
杨家海宋光磊何林王之梁
申请人 ：
清华大学
申请人地址 ：
北京市海淀区清华园
代理机构 ：
北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
张梦瑶
优先权 ：
CN202110801982.4
主分类号 ：
H04L29/12
IPC分类号 ：
H04L29/12 G06N20/00 G06K9/62
法律状态
2022-05-06 ：
授权
2021-12-21 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 29/12
申请日 : 20210715
申请日 : 20210715
2021-12-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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