基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自免疫動(dòng)態(tài)攻擊生成方法

摘要： 通過最優(yōu)路徑發(fā)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)攻擊的方式已成為影響各企業(yè)、機(jī)構(gòu)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)安全的重要因素.現(xiàn)有的針對(duì)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)探尋最優(yōu)攻擊路徑大多是采用攻擊圖的方式實(shí)現(xiàn)，未考慮攻擊代價(jià)和攻擊利益的關(guān)系，已有的利用Q-learning算法機(jī)制解決攻擊路徑的方法存在網(wǎng)絡(luò)脆弱性信息利用率低的問題.為解決這些問題，本文借鑒生物免疫機(jī)制提出了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自免疫動(dòng)態(tài)攻擊生成方法，模擬攻擊者對(duì)內(nèi)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)攻擊，從而高效... （共9頁(yè)）