【摘 要】
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Windows域（Windows Domain）为用户之间的资源共享及信息交互提供了一体化策略,但也带来了较大的安全隐患。近年来,针对内网域控的攻击呈现爆炸增长,实现自动化渗透能够在不依赖专业知识的前提下保障网络安全。然而已有自动化渗透算法存在路径可信度与运行效率难以同时满足的矛盾,如何高效挖掘环境内可行的攻击路径是当前的研究热点。本文将深度强化学习模型引入到渗透测试过程中,通过智能体与环境交互优
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Windows域（Windows Domain）为用户之间的资源共享及信息交互提供了一体化策略,但也带来了较大的安全隐患。近年来,针对内网域控的攻击呈现爆炸增长,实现自动化渗透能够在不依赖专业知识的前提下保障网络安全。然而已有自动化渗透算法存在路径可信度与运行效率难以同时满足的矛盾,如何高效挖掘环境内可行的攻击路径是当前的研究热点。本文将深度强化学习模型引入到渗透测试过程中,通过智能体与环境交互优化动作选择、发现攻击序列;在此基础上依据测试过程中主机的重要性差异删除冗余状态,借助交互经验定义攻击条件优化漏洞动作,缩小算法的求解空间,从而提高大规模网络的适应力;同时使用多线程方法并行经验搜集,快速探索可能的路径序列;最终通过优化的DQN（Deep Q Network）算法筛选最优序列,自动发现域环境内所有的安全隐患,为域网络安全的保护提供针对性策略。我们针对典型的实际办公域环境进行了实验测试,从生成的可行路径中挖掘最佳渗透序列,验证了本文所提算法在实际域渗透中的有效性,并通过对比渗透效果和渗透效率等指标,体现本文方法较传统路径发现算法在域环境内的优势。
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