本發(fā)明公開了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的車聯(lián)網(wǎng)入侵檢測方法及系統(tǒng)，該方法包括：計(jì)算歷史時(shí)刻流量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征；基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法??深度確定性策略梯度算法建立流量預(yù)測模型；所述流量預(yù)測模型的輸入為所述統(tǒng)計(jì)特征，輸出為預(yù)測流量；基于深度確定性策略梯度算法建立入侵檢測模型；所述入侵檢測模型的輸入為所述統(tǒng)計(jì)特征以及所述預(yù)測流量，輸出為流量閾值；通過比較所述預(yù)測流量和所述流量閾值進(jìn)行車聯(lián)網(wǎng)入侵檢測。本發(fā)明能夠兼顧車聯(lián)網(wǎng)的復(fù)雜多變性、基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)器端計(jì)算資源有限性和網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的準(zhǔn)確性，更符合實(shí)際。對于車聯(lián)網(wǎng)這種復(fù)雜的系統(tǒng)，本發(fā)明提出的基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的入侵檢測方法相比于目前多用的其他方法有更好的性能。