CN114444086B 一种基于强化学习的自动化Windows域渗透方法 （南京邮电大学）_第1页
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一种基于强化学习的自动化Windows域渗透一种基于强化学习的自动化Windows域渗透强化学习与Windows域环境的真实交互自动发现标域环境进行安全评估，减少时间和资源的浪要的状态与攻击动作，增加强化学习的训练效21.一种基于强化学习的自动化Windows域渗透方法，特征在于：所述方法包括如下步若某主机在漏洞利用动作前后的权限得分为r1、r2，则该动作3rcost＝10sigmoid(Tvuln)-Vexploitb2.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的自动化Windows域渗透方法，其特征在架则基于开源渗透测试工具集metasploit-framewo3.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的自动化Windows域渗透方法，其特征在4.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的自动化Windows域渗透方法，其特征在45[0001]本发明属于网络攻防领域，具体涉及一种基于强化学习的自动化Windows域渗透[0003]为了主动的发现系统中存在的安全隐患，更清晰的分析入侵者可能采取的行动，言MulVAL和Q学习算法的智能解决方法、基于深度强化学习算法DQN的攻击路径生成方法、将渗透测试过程形式化为MDP的路径序列寻找方法等方案，但这些已有方法依旧存在求解[0004]针对上述背景技术中存在的问题，本发明提出一种基于强化学习的自动化6洞框架则基于开源渗透测试工具集metasploit-fr78[0042](2)将域渗透中基于用户凭据的渗透方法与传统渗透方法相结合，解决现有研究[0043](3)基于主机对渗透过程的贡献差异定义冗余主机，减少强化学习中非必要的状[0049]本发明是一种基于强化学习的渗透方法，首先将渗透测试过程进行强化学习建洞框架则基于开源渗透测试工具集meta9机A的操作系统为WindowsServer2008forx64-basedSys化学习在不同状态s下的不同动作选择a称为策略，学习的最终目标是优化策略π以最大化

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