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申请/专利权人：郑州大学
摘要：本发明涉及智能交通安全技术领域，特别涉及一种基于生成对抗模仿学习的车联网环境智能渗透测试方法及系统，根据所述渗透测试请求，收集目标对象车联网环境数据，所述目标对象为目标车辆或目标车联网环境，所述车联网环境为车载信息娱乐系统网络环境；将目标对象车联网环境数据输入至预先训练得到的生成对抗模仿学习模型，利用生成对抗模仿学习模型对目标对象进行模拟攻击；其中，所述生成对抗模仿学习模型是基于预先获得的车联网环境数据和车联网安全专家经验知识库训练得到的模拟攻击智能体。本发明通过集成生成对抗模仿学习机制，在深度强化学习或强化学习的基础上能够实现实时变化、物理特性复杂的车联网环境渗透测试，提升测试效率和策略质量。
主权项：1.一种基于生成对抗模仿学习的车联网环境智能渗透测试方法，其特征在于，包含：接收目标对象的渗透测试请求，并根据所述渗透测试请求，收集目标对象车联网环境数据，所述目标对象为目标车辆或目标车联网环境，所述车联网环境为车载信息娱乐系统网络环境；将目标对象车联网环境数据输入至预先训练得到的生成对抗模仿学习模型，利用生成对抗模仿学习模型对目标对象进行模拟攻击；其中，所述生成对抗模仿学习模型是基于预先获得的车联网环境数据和车联网安全专家经验知识库训练得到的模拟攻击智能体。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州大学 基于生成对抗模仿学习的车联网环境智能渗透测试方法及系统
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