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摘要 - 5G网络的部署已大大提高了连接性，提供了显着的速度和容量。这些网络依靠软件定义的网络（SDN）来增强控制和灵活性。但是，由于网络虚拟化以及未经授权访问关键基础架构的风险，这种进步提出了关键挑战，包括扩大的攻击表面。由于传统的网络安全方法在解决现代网络攻击的动态性质时不足以使用人工智能（AI）（AI），并特别研究了深入的增强学习（DRL），以提高5G网络安全性。这种兴趣源于这些技术根据遇到的情况和实时威胁动态反应和适应其防御策略的能力。我们提出的缓解系统使用DRL框架，使智能代理可以在旨在反映现实生活中用户行为的SDN环境中在SDN环境中动态调整其防御策略，利用ICMP，TCP SYN和UDP的一系列DDOS攻击。这种方法旨在通过根据受监控的网络的情况提供自适应和拟定的对策，同时通过同时减轻实时攻击的影响，同时减轻实时攻击的影响。索引术语 - 提升学习，分布式服务，服务质量，软件定义的网络
DDOS缓解时，保存QoS
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