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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明提出一种端到端的自动化渗透测试分层决策方法及系统，属于渗透测试技术领域。本发明基于数字孪生技术构建智能体的模拟训练环境，基于文本嵌入技术将原始扫描信息映射到向量空间中，基于改进的分层强化学习算法分解智能体的动作空间和设置智能体的奖励函数。可以在多样化场景中实现端到端分层决策，提高智能体的决策效率。
主权项：1.一种端到端的自动化渗透测试分层决策方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、基于Vulhub开源漏洞靶场，利用数字孪生技术构建数字孪生训练环境；步骤S2、在所述数字孪生训练环境中，扫描数字孪生靶场环境，将扫描结果加入到原始扫描信息中；步骤S3、在感知端，编码器对所述原始扫描信息进行编码，以获取所述原始扫描信息的特征表示；步骤S4、在执行端，决策器基于所述特征表示进行决策，以输出智能体动作；步骤S5、将所述智能体动作作用于所述数字孪生训练环境，所述数字孪生训练环境反馈所述智能体动作的奖励值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种端到端的自动化渗透测试分层决策方法及系统
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