کنترل هوشمند انعطاف پذیر بر پایه یادگیری تقویتی تبیین پذیر برای سیاست های امنیتی سامانه های متصل به شبکه

پژوهش حاضر به بررسی کاربرد کنترل هوشمند انعطاف پذیر مبتنی بر یادگیری تقویتی تبیین پذیر در طراحی و بهبود سیاست های امنیتی سامانه های متصل به شبکه می پردازد. روش تحقیق از نوع توصیفی-تحلیلی و مروری بوده و داده ها از طریق جمع آوری و تحلیل مقالات علمی فارسی و انگلیسی منتشرشده در نشریات معتبر داخلی و بین المللی گردآوری شد. یافته های پژوهش نشان می دهد که استفاده از یادگیری تقویتی تبیین پذیر و چارچوب های چندعاملی قادر است تاب آوری، انعطاف پذیری و عملکرد سامانه های شبکه ای را بهبود دهد، نقاط حساس شبکه را شناسایی کرده و مدیریت منابع و تصمیم گیری هوشمند را بهینه کند. همچنین، شفافیت و قابلیت توضیح تصمیمات عامل ها باعث افزایش اعتماد کاربران و متخصصان و ارتقای امنیت سایبری می شود. این پژوهش نشان می دهد که ترکیب یادگیری تقویتی تبیین پذیر با مدل های چندعاملی و چارچوب های هوشمند شبکه ای، امکان طراحی سیاست های امنیتی موثر، پاسخگو و قابل اعتماد برای سامانه های پیچیده و حیاتی را فراهم می آورد. نتایج این مطالعه می تواند راهنمایی برای توسعه سامانه های هوشمند و مدیریت امنیت سایبری در محیط های عملیاتی واقعی باشد.