基于分層強化學習的智能化攻擊路徑發(fā)現方法

摘要： 智能化攻擊路徑發(fā)現是開展自動化滲透測試的一項關鍵技術，但現有方法面臨著狀態(tài)、動作空間呈指數型增長和獎勵稀疏等問題，導致算法難以收斂。為此，提出了一種基于分層強化學習的智能化攻擊路徑發(fā)現方法iPathD(Intelligent Path Discovery)。iPathD將攻擊路徑發(fā)現過程構建為一個分層的馬爾可夫決策過程，以分別描述上層的主機間滲透路徑發(fā)現和下層的單主機內部攻擊路...