一种基于分布式联邦强化学习的变电站智能终端入侵检测方法和系统

一种基于分布式联邦强化学习的变电站智能终端入侵检测方法和系统。该方法包括，收集历史入侵检测数据，通过离线强化学习构建元策略，所述元策略的输入包括当前状态和攻击动作，输出包括防御动作，根据实施元策略后的防御结果，基于奖励函数对所述元策略进行奖励或惩罚；基于所述奖励函数定义系统状态和动作的价值函数，基于强化学习方法对所述价值函数进行更新，根据优化后的价值函数对所述元策略进行迭代训练，直到元策略收敛，得到基于分布式联邦强化学习的入侵检测模型；利用所述基于分布式联邦强化学习的入侵检测模型对变电站实时安全事件进行检测。本发明的方案提高了网络整体的安全性和稳定性。