arXiv eess.SY 系统与控制· Mohammad Zakaria Haider, Prabin Mali, Muhammad Nadeem, Sumit Paudyal, Fei Ding, Mohammad Ashiqur Rahman·· 8 小时前精选AI 评分47
ROAM：基于深度强化学习的智能电网自适应移动目标防御框架
ROAM: Reinforcement Learning Optimized Adaptive Moving Target Defense for Smart Grid
AI 导读
论文提出 ROAM，一个由深度强化学习驱动的移动目标防御框架，用 DQN 智能体在聚合层持续重优化传感器到 ID 的映射，应对可绕过坏数据检测的隐蔽虚假数据注入攻击。
推荐理由
论文对比了种子法与机器学习预测两类移动目标防御的失效模式，选型时可参考其权衡思路。
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