简介： 本发明公开了一种基于深度强化学习的车联网入侵检测方法及系统，该方法包括：计算历史时刻流量数据的统计特征；基于深度强化学习算法‑‑深度确定性策略梯度算法建立流量预测模型；所述流量预测模型的输入为所述统计特征，输出为预测流量；基于深度确定性策略梯度算法建立入侵检测模型；所述入侵检测模型的输入为所述统计特征以及所述预测流量，输出为流量阈值；通过比较所述预测流量和所述流量阈值进行车联网入侵检测。本发明能够兼顾车联网的复杂多变性、基础设施服务器端计算资源有限性和网络入侵检测的准确性，更符合实际。对于车联网这种复杂的系统，本发明提出的基于深度强化学习的入侵检测方法相比于目前多用的其他方法有更好的性能。