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申请/专利权人：上海工业自动化仪表研究院有限公司
摘要：本发明提供一种基于智能体学习的模糊测试节点资源动态分配方法，涉及资源动态分配技术领域。该方法包括：设置任务管理环境，任务管理环境用于管理任务状态及奖励机制；设置模糊测试引擎，针对当前任务状态，依据测试分配智能体的评估为测试节点分配测试对象，并通过数据生成智能体生成各种输入数据并模拟攻击场景，从而对系统进行全面扫描，发现潜在漏洞；依据任务管理环境奖励机制，数据生成智能体和测试分配智能体在任务管理环境进行状态搜索，通过最大化累积奖励得分来进行模型训练；持续进行模型训练至模型满足预设训练和验证条件。本方法利用模糊测试技术对系统进行漏洞扫描，并结合资源负载均衡技术，提高了扫描效率和准确性。
主权项：1.一种基于智能体学习的模糊测试节点资源动态分配方法，其特征在于，所述方法包括：步骤A：设置任务管理环境，所述任务管理环境用于管理任务的任务状态以及相应的测试结果奖励机制，所述任务状态包括测试节点资源、测试对象、各次测试结果；步骤B：设置模糊测试引擎，所述模糊测试引擎包括数据生成智能体和测试分配智能体，所述模糊测试引擎针对当前任务状态，依据所述测试分配智能体的评估为测试节点分配测试对象，并通过所述数据生成智能体生成各种输入数据并模拟攻击场景，从而对系统进行全面扫描，发现潜在漏洞；步骤C：依据所述任务管理环境的奖励机制，所述数据生成智能体和所述测试分配智能体在所述任务管理环境进行状态搜索，通过最大化累积奖励得分来进行模型训练，所述模型训练包括：训练调整所述数据生成智能体的数据生成和所述测试分配智能体的测试分配参数；步骤D：持续进行模型训练至模型满足预设的训练和验证条件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海工业自动化仪表研究院有限公司 一种基于智能体学习的模糊测试节点资源动态分配方法
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