一种网络入侵防御方法、装置、设备及存储介质

本发明公开了一种网络入侵防御方法、装置、设备及存储介质，包括：从采集的网络流量数据中提取表征网络行为的特征信息；将特征信息输入强化学习模型，并通过强化学习模型对特征信息进行强化学习获取入侵防御策略；获取执行入侵防御策略所对应的环境反馈，并根据环境反馈对强化学习模型进行调整。通过强化学习模型从大量的网络流量数据中自动学习并进行调整，以应对不断变化的网络威胁，从而提高了网络入侵防御的准确性和效率，并且通过模型自动优化减少了人工干预的需求，降低了运营成本。