摘要
渗透测试是评估网络系统安全性的重要手段,但是大部分渗透测试方法只能模拟少数恶意攻击行为和方法,导致测试结果的可信度不高。提出了基于强化学习的自动化渗透测试方法,使用Markov决策过程交互式框架对该问题进行形式化建模,以Q-Learning和Nature DQN算法为基础,结合渗透测试工作的特点,以不断试错的方法学习渗透测试策略,最后基于学习的策略和渗透测试特点构建基于Q函数的渗透测试决策算法来指导渗透测试的自动化交互过程,使用学习算法和决策算法共同实现渗透测试的自动化和流程化。
出处
《电子制作》
2024年第9期107-110,27,共5页
Practical Electronics
基金
武威市2023年度市级科技项目,编号:WW23B02GY001。
