Аннотация: Рассматривается применение технологии многоагентного обучения с подкреплением для решения задачи обнаружения вторжений в системах Интернета вещей. Реализованы три макета многоагентной системы обнаружения вторжений: полностью децентрализованная система, система с передачей информации о прогнозах, система с передачей информации о наблюдениях. Полученные экспериментальные результаты приведены в сравнении с открытой системой обнаружения вторжений Suricata. Показано, что рассмотренные архитектуры многоагентных систем избавлены от недостатков существующих решений.

Ключевые слова: aгент, децентрализованная система, интернет вещей, жадный алгоритм, кибербезопасность, машинное обучение, многоагентное обучение с подкрепление м, обнаружение вторжений, передача информации о наблюдениях, передача информации о прогнозах, DQN.