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公开(公告)号：CN113660241A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110916929.9
申请日：2021-08-11
Applicant: 中电积至(海南)信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的自动渗透测试方法与框架。其方法整体包括网络环境数据采集与预处理、深度强化学习模型的构建、渗透工具的外部封装。其主要核心方法是通过ZoomEye对网络环境进行扫描并收集拓扑信息，通过收集的数据构建状态可达矩阵，使用DoubleDQN算法进行模型训练与学习，使用渗透工具作为外部工具对真实环境进行交互，并对DoubleDQN模型做出反馈，从而实现性能不错的攻击路径预测。本公开技术方案与一般的自动化渗透方案相比，可有效提高了渗透测试的效率，是一种可行的自动化渗透方案。
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