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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利融合强化学习与HER算法的可迁移自动渗透测试方法及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119377971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411944204.0，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权融合强化学习与HER算法的可迁移自动渗透测试方法及介质是由陈铁明;严昊骐;朱添田;吕明琪设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合强化学习与HER算法的可迁移自动渗透测试方法及介质在说明书摘要公布了：本发明属于网络安全和机器学习技术领域，公开了一种融合强化学习与HER算法的可迁移自动渗透测试方法及介质，包括将渗透测试过程建模为马尔科夫决策过程，使用DQN模型构建自动渗透测试的基础模型；在基础模型的MDP任务结构中增加目标状态，并根据目标状态重构经验池中经验样本的数据格式，得到渗透测试模型；在渗透测试模型的训练过程中，根据经验池中的经验样本生成新的经验样本，直至训练完成输出训练场景下最优的渗透测试模型；针对新场景构建新的渗透测试模型，并将训练场景下最优的渗透测试模型的参数迁移至新的渗透测试模型；冻结新的渗透测试模型中迁移得到的参数训练新的渗透测试模型。本发明加速模型收敛，更高效获得最优渗透策略。

本发明授权融合强化学习与HER算法的可迁移自动渗透测试方法及介质在权利要求书中公布了：1.一种融合强化学习与HER算法的可迁移自动渗透测试方法，其特征在于，所述融合强化学习与HER算法的可迁移自动渗透测试方法，包括：将渗透测试过程建模为马尔科夫决策过程，得到MDP任务结构，基于MDP任务结构，使用DQN模型构建自动渗透测试的基础模型；在基础模型的MDP任务结构中增加目标状态，并根据目标状态重构经验池中经验样本的数据格式，得到渗透测试模型；在渗透测试模型的训练过程中，根据经验池中的经验样本生成新的经验样本，直至训练完成输出训练场景下最优的渗透测试模型，生成操作包括将经验样本中下一个状态对应的目标状态作为新的经验样本的目标状态；针对新场景构建新的渗透测试模型，并将原训练场景下最优的渗透测试模型的参数迁移至新的渗透测试模型；冻结新的渗透测试模型中迁移得到的参数，在新场景中训练新的渗透测试模型，并在训练过程中根据经验池中的经验样本生成新的经验样本，直至训练完成输出新场景下最优的渗透测试模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江工业大学，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市拱墅区潮王路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。