[1]《电力系统自动化》编辑部. “新型电力系统数字化关键技术综述”专辑评述[J]. 新型电力系统, 2024, 2(1): 5264[2]Cai Lei, Chen Zhengzhang, Luo Chen, et al. TGNN: Temporal graph neural networks for dynamic attack path prediction[J]. IEEE Trans on Dependable and Secure Computing, 2023, 20(4): 112[3]武轩辉. 基于高斯混合模型与时间序列分析的DNS异常流量检测研究[D]. 南京: 东南大学, 2022[4]宋志伟. 基于逻辑马尔可夫决策过程的关系强化学习研究[D]. 合肥: 中国科学技术大学, 2006[5]高元, 刘思聪, 郭斌, 等. 多移动终端轻量化感算策协同增强方法[J]. 中国科学, 2024, 54(9): 21362156[6]李丁炜, 孙钢, 陈宇磊, 等. 基于原子化设备及资产管理的SOAR实践研究[J]. 信息安全研究, 2023, 9(11): 11111119[7]殷树刚, 李祉岐, 刘晓蕾, 等. 基于APT组织攻击行为的网络安全主动防御方法研究[J]. 信息安全研究, 2023, 9(5): 423432[8]辛唯. 基于深度学习的时序数据分析与预测研究[D]. 青岛: 青岛科技大学, 2024[9]靳文京, 卜哲, 秦博阳. 基于序列生成对抗网络的智能模糊测试方法[J]. 信息安全研究, 2024, 10(6): 490497[10]Singh A V, Rathbun E, Graham E, et al. Hierarchical multiagent reinforcement learning for cyber network defense[J]. Reinforcement Learning Journal, 2025, 3(1): 112 |