基于強化學習的自免疫動態(tài)攻擊生成方法

摘要： 通過最優(yōu)路徑發(fā)動網(wǎng)絡(luò)攻擊的方式已成為影響各企業(yè)、機構(gòu)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)安全的重要因素.現(xiàn)有的針對內(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現(xiàn)，未考慮攻擊代價和攻擊利益的關(guān)系，已有的利用Q-learning算法機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制提出了一種基于強化學習的自免疫動態(tài)攻擊生成方法，模擬攻擊者對內(nèi)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)攻擊，從而高效...