[发明专利]基于Q-learning的网络最优攻击路径预测方法及系统在审
| 申请号： | 202310132460.9 | 申请日： | 2023-02-17 |
| 公开（公告）号： | CN116112278A | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 李腾;廖艾;王佳欣;于润泽;马卓;卢知雨;何彦武;张俊伟 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L41/147;H04L41/16 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 范巍 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Q‑learning的网络最优攻击路径预测方法及系统，利用漏洞扫描工具获取网络环境中的漏洞信息，构建网络环境的攻击图；根据提出的漏洞量化规则，从多维度对获取的漏洞进行评分，进而对攻击图进行量化；构建Q‑learning的网络最优攻击路径预测模型，将攻击图中的量化信息作为环境反馈值；在攻击图上对基于Q‑learning的网络最优攻击路径预测模型进行迭代训练，通过多次迭代自动实现对决策的优化；最终预测出多步攻击场景下的高危攻击路径，主要解决现有技术攻击路径预测慢、计算成本高、不能随着网络环境的变化进行动态调整的问题，可用于高校和企业网络等场景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 learning 网络 最优 攻击 路径 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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