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公开(公告)号：CN114444086A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210108140.5
申请日：2022-01-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于强化学习的自动化Windows域渗透方法，引入渗透测试的强化学习模型概念，通过强化学习与Windows域环境的真实交互自动发现攻击路径并做出攻击动作，能随时、高效的对目标域环境进行安全评估，减少时间和资源的浪费；对域环境策略的分析，基于主机对渗透过程的贡献差异定义冗余主机，减少强化学习中非必要的状态与攻击动作，增加强化学习的训练效率；将域渗透中基于用户凭据的渗透方法与传统渗透方法相结合，解决现有研究完全依赖主机漏洞进行路径发现的问题，提高在域环境内的适用性与攻击效果。
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