基于攻击图和深度Q学习网络的自动化安全分析与渗透测试模型OACSTPCD
Autonomous security analysis and penetration testing model based on attack graph and deep Q-learning network
随着网络技术的快速发展和广泛应用,网络安全问题日益突出,渗透测试成为评估和提升网络安全性的重要手段.然而,传统的人工渗透测试方法效率较低,且易受到人为错误和测试人员技能水平的影响,造成测试结果不确定性大、评估效果不理想等问题.针对以上人工渗透测试中存在的问题,提出了基于攻击图和深度 Q 学习网络(DQN,deep Q-learning network)的自动化安全分析与渗透测试(ASAPT,autonomous security analysis…查看全部>>
With the continuous development and widespread application of network technology,network security issues have become increasingly prominent.Penetration testing has emerged as an important method for assessing and enhancing network security.However,traditional manual penetration testing methods suffer from inefficiency,human error,and tester skills,leading to high uncertainty and poor evaluation results.To address these challenges,an autonomous security analy…查看全部>>
樊成;胡国庆;丁涛杰;张展华
中国人民解放军31681部队,甘肃 天水 741000中国人民解放军31681部队,甘肃 天水 741000中国人民解放军31681部队,甘肃 天水 741000中国人民解放军31681部队,甘肃 天水 741000
计算机与自动化
自动化渗透测试强化学习攻击图深度Q学习网络
autonomous penetration testingreinforcement learningattack graphdeep Q-learning network
《网络与信息安全学报》 2023 (6)
一类带辅助输入椭圆曲线离散对数问题安全性分析研究
166-175,10
国家自然科学基金(61902426)The National Natural Science Foundation of China(61902426)
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