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申请/专利权人：广州大学
摘要：本发明公开了一种基于强化学习和虚拟化容器的内网渗透环境方法及装置，方法包括：首先在软件上模拟出企业的内网环境，并根据实际设置高价值的靶标节点，使用强化学习目前效果最好的PPO算法训练攻击智能体在该环境中进行探索和漏洞利用，以输出可能存在的最优攻击路径和利用方法。本发明解决了内网攻击路径复杂且验证困难的问题，大大节省训练时间和成本，同时提高了内网渗透环境的适应性和攻击特征的准确性。
主权项：1.基于强化学习和虚拟化容器的内网渗透环境方法，其特征在于，包括下述步骤：S1、构建模拟网络拓扑环境，根据实际设置靶标节点，标注出靶标节点的价值；基于靶标节点的价值设置奖励，并对靶标节点设置漏洞字典；设置探索和利用为动作空间，将渗透过程设置为观测空间；设置环境中的agent为攻击者智能体，将状态设置为当前模拟的网络状态；S2、利用攻击者智能体在环境中采用ε贪婪策略进行探索与漏洞利用，当攻击者智能体探索到机器时，利用漏洞攻陷机器，当机器完成指定操作后给予对应的奖励，并输出当前在拓扑中的路径和漏洞的种类；经过迭代，将攻击者智能体探索到的最优的内网横向移动攻击路径和和可利用的漏洞输出；S3、读取环境中设置在靶标节点中的漏洞，自适应生成容器配置文件；S4、利用容器配置文件形成虚拟化仿真网络环境，利用最优的内网横向移动攻击路径和可利用的漏洞验证攻击者智能体输出内容的可行性，将可行的内网横向移动攻击路径和可利用的漏洞添加至防火墙。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 基于强化学习和虚拟化容器的内网渗透环境方法及装置
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