复杂环境下基于深度强化学习的高速公路机房敏感数据的辨识方法

摘要：机房作为高速公路信息传输和控制系统的重要节点，其稳定性和安全性显得尤为重要。然而，复杂环境下的高速公路机房面临诸多挑战，给敏感数据的辨识带来了极大的难度。因此，本文提出了一种基于深度强化学习的机房敏感数据辨识方法，通过深度强化学习算法，系统能够自主学习并优化数据辨识策略，在海量数据中快速准确地识别出敏感信息，从而提高敏感数据的辨识准确率和效率。

关键词：复杂环境；深度强化学习；敏感数据；辨识方法

1引言

随着智慧高速的快速发展，信息数据成为高速公路基本组成元素，对数据传输实时性及数据存储安全性的要求与日俱增，机房成为不可缺少的基础设施[1]。机房设备为机电系统核心，其环境、安全防护及管理对系统运行安全与可靠至关重要。敏感数据是指个人或组织的身份信息、财务信息、服务内容和资料等数据，以结构化和非结构化多种类型存储在大数据平台中，如何高效、准确识别敏感数据则是敏感数据得到有效保护的前提[2]。大数据中敏感数据的发现通常在数据采集和存储整理阶段进行，数据前端处理阶段的设备使用自然语言处理或规则匹配技术进行识别[3]。传统的方法依赖于规则和特征工程，难以适应动态变化的复杂环境。环境异变可能影响机房运行稳定与安全，若未能及时发现处理，可能导致设备受损、数据丢失等重大损失，进而影响到高速公路收费站车辆顺畅通行、隧道设备可靠管控等诸多方面[4]。

2 相关研究方法

2.1 深度学习技术

随着计算机视觉和数字图像处理的飞速发展，深度学习技术得到广泛应用。深度学习的显著特点在于多层次的特征表达，其以卷积神经网络为基础，融入多层感知器结构，通过逐层提取和融合低级特征，最终生成更高级的特征以完成目标识别任务。基于深度学习的目标识别算法相对于传统方法具有速度快、精度高和鲁棒性强等优点。深度学习模型分为2类，一是分类检测模型，包括图像分类和目标检测，目标检测的目的是在图像或视频中检测并定位一个或多个感兴趣的目标，同时为每个检测到的目标分配一个表示其类别的标签；二是分割模型，图像分割是将一幅图像分成多个不同区域或对象的过程，其目标是识别并标记出图像中不同的像素或区域，使每个区域都具有一定的语义含义或特定的属性。

深度学习算法在图像识别领域，如人脸识别、目标检测、姿态估计、自动驾驶的研究和应用方面，取得了突破性进展[5]。卷积神经网络能有效提取图像特征，特别适用于图像分类、目标检测和跟踪等任务，基于深度学习的目标检测已成为计算机图像处理中的重要研究方向。

2.2 强化学习技术

强化学习通过与环境的交互和试错来学习。智能体根据环境反馈和历史动作调整未来行为，但环境是动态变化的，且精确的状态转移模型难以获得。智能体必须理解环境变化规律，并基于收益和新状态来确定最优动作或策略。与监督学习和无监督学习不同，强化学习不依赖标记或未标记数据，旨在最大化与环境的交互收益。按照模型策略学习方式，强化学习算法可以分为基于值的方法、基于策略的方法以及基于Actor-Critic的方法。在基于值的强化学习方法中，智能体通过更新值函数来学习策略；基于策略的强化学习方法通过环境回报直接学习策略；基于Actor-Critic的强化学习方法中维护了两个网络，一个策略网络Actor直接产生策略，一个值函数网络Critic使用基于值的方法评估学习到的策略。

2.3 深度强化学习技术

传统RL方法有较多局限性，如学习速率慢、泛化性差、需要手动对状态特征进行建模、无法应对高维空间等。研究人员使用深度神经网络来近似Q函数和策略，发展了深度强化学习。DRL使智能体能处理高维状态空间，并解决了状态特征难以建模的问题。近年来，DRL在数据处理和决策优化方面取得了显著成果，有效地解决高维空间中的复杂实际问题，增强原始强化学习的可拓展性，为解决复杂环境下高速公路机房敏感数据辨识问题提供了新的思路[6]。深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的方法，能够通过与环境交互学习最优策略。国内针对深度强化学习已有研究，赵冬梅等人[7]基于深度强化学习优化了配电网络的调度，夏伟等人[8]提出了一种基于深度强化学习的自动驾驶策略学习方法，主要侧重提升模型在不同驾驶场景中的泛化能力，刘威等人[9]提出了基于深度强化学习的电网切机控制策略，胡文伟等人[10]提出了一种基于强化学习模式的新型统计套利交易模型，实现了模型参数的自适应动态调整，刘全等人[11]梳理了深度强化学习算法类型，并分析了其在若干领域应用以及未来发展趋势。

目前，DRL在数据安全领域已有一些应用，如入侵检测、数据加密等，而针对高速公路机房敏感数据辨识的研究相对较少。因此，本文提出了一种基于深度强化学习的高速公路机房敏感数据辨识方法，通过深度强化学习算法，系统能够自主学习并优化数据辨识策略，在海量数据中快速准确地识别出敏感信息，从而提高敏感数据的辨识准确率和效率。

3 研究方案设计

3.1 数据收集

通过监控摄像头实时采集高速公路上的车辆、天气、交通状况等数据。利用交通流量监测设备获取高速公路的实时流量数据。收集高速公路沿线气象站的数据，包括风速、温度、湿度、能见度等。收集高速公路上的交通事故、施工、交通管制等信息。

3.2 数据预处理

去除采集过程中因设备故障、信号干扰等原因产生的异常数据。针对缺失数据，采用均值、中位数、众数等填充方法进行处理。对数据进行异常值检测，去除或修正异常值。对数值型数据进行归一化处理，如采用Min-Max标准化、Z-score标准化等方法，使数据处于同一量级，便于后续模型训练。

3.3 深度强化学习模型

构建深度神经网络模型，结合CNN和RNN结构，以提取数据的时空特征。CNN用于局部特征提取，RNN处理时间序列信息。引入强化学习算法优化数据辨识策略，智能体通过与环境互动学习最优策略，通过试错优化策略以最大化长期累积奖励。采用DQN算法提高学习效率，克服高维状态空间的计算难题，并通过经验回放和目标网络技术增强学习稳定性。在实际应用中，预处理高速公路机房历史数据，提取关键特征，输入深度神经网络模型，并通过强化学习算法优化数据辨识策略，形成高效敏感数据辨识模型。

3.4 模型训练与评估

收集大量高速公路交通数据，包括环境状态、动作和奖励，对数据进行标准化或归一化处理，以优化训练过程。引入强化学习算法进行训练，不断调整网络权重以优化性能。监控训练过程，调整学习率、批量大小等参数。使用准确率、召回率、F1分数等指标评估模型性能，使用交叉验证方法评估模型在不同数据集上的泛化能力，根据评估结果调整模型参数，优化模型性能。

4基于深度强化学习的高速公路机房敏感数据辨识方法

目前的敏感数据识别方法主要分为两类[12]：一是人工识别方法，利用数据分析师的主观意识判断是否为敏感数据，其识别效率低，在大数据发展迅速的当下，更不适用于数据量大的场景。二是字典匹配方法，主要是通过模式化匹配的方式识别敏感数据，其识别精度低，数据字典不完整或建立有误的情况下，容易造成敏感数据查找不当。基于此，本文提出了一种基于深度强化学习的高速公路机房敏感数据辨识方法，通过引入深度强化学习算法，系统能够自主学习并优化数据辨识策略，在海量数据中快速准确地识别出敏感信息，从而提高敏感数据的辨识准确率和效率。

4.1敏感数据辨识模块

敏感数据识别模块的主要功能是在数据库中提取出结构化信息并进行敏感属性的识别和分级分类，并将识别后的结果保存。敏感数据识别模块首先连接任务数据库，获取该数据库的所有表名称和表字段等表结构信息，然后使用本文提出的敏感数据识别算法实现敏感数据识别和分级分类。最后将识别结果保存，以便于后续的敏感数据展示。敏感数据识别模块功能设计流程如下：

（1）抽取数据库信息：根据前端返回的任务id调用连接数据库的函数，连接对应的任务数据库，若数据库连接成功，则开始抽取数据表中属性。抽取完毕后将结果封装在属性类型的List容器中，为后续敏感识别备用。

（2）计算敏感属性敏感值：任务数据库中所有属性抽取成功后，计算属性的敏感值，将结果储存在map集合中，其中属性信息作为key值，计算出的敏感属性的敏感值作为value值。使用K-Means聚类分析法得到敏感特征属性集。

（3）关联规则分析：使用关联规则分析法，分析敏感特征属性集与其他数据的关联规则，构建属性图，识别出敏感属性。

（4）敏感属性分类：将敏感数据集中的数据与敏感类型表中的数据匹配，获得属性的敏感分类，将结果存入数据库中。

4.2深度强化学习算法

深度强化学习（DRL）方法利用深度神经网络优异的特征表示能力，对不同状态、动作下的价值函数进行拟合。DRL算法主要分为两类：值函数算法和策略梯度算法[13]。值函数算法通过迭代更新值函数来间接得到智能体的策略，当值函数迭代达到最优时，智能体的最优策略通过最优值函数得到。策略梯度算法直接采用函数近似的方法建立策略网络，通过策略网络选取动作得到奖励值，并沿梯度方向对策略网络参数进行优化，得到优化的策略最大化奖励值。在算法应用的场景上，值函数算法需要对动作进行采样，因此只能处理离散动作的情况，而策略梯度算法直接利用策略网络对动作进行搜索，可以被用来处理连续动作的情况。

5结论与展望

本文针对高速公路机房敏感数据辨识的复杂环境问题，深入研究基于深度强化学习方法，通过构建深度神经网络模型，实现对机房敏感数据的自动识别与分类。相较于传统方法，该方法具有较高的准确率和实时性，能够有效提高机房安全防护水平。

随着人工智能技术的不断发展，深度强化学习在数据辨识领域的应用前景广阔。未来，可将基于深度强化学习的敏感数据辨识方法推广到其他领域，如电力、通信、能源等关键基础设施的安全防护。优化深度强化学习算法，降低计算复杂度，实现实时数据处理，并结合多种数据源，如视频、声音、文本等，提高敏感数据辨识的准确性。此外，还可结合深度强化学习设计更加智能化的网络安全策略，提高网络安全防护能力。

参考文献

[1]胡晓刚. 基于ZigBee的高速公路机房环境智慧运维管理方案研究[J]. 现代信息科技， 2024， 8 （10）： 156-159+164.

[2]刘丛， 赵大鹏， 孙凌峰. 高速公路通信机房智慧化管理探究[J]. 中国交通信息化， 2022， （S1）： 172-176.

第一作者简介：戚锋（1979.2），男，侗族，贵州镇远人，本科，主要研究方向为电子信息与科学技术.