随着网络技术深入发展,网络安全事件在世界各地频发,诸如数据泄漏、勒索软件、黑客攻击等层出不穷,其所造成的经济损失也同步显著增长。传统网络安全防御手段以识别并阻断网络攻击为核心,力求拒威胁于内网之外,但随着高隐蔽未知威胁的出现和演进,越来越多的研究者相信网络攻击难以避免。渗透测试（Penetration Testing）是指通过模拟渗透人员的攻击方式,评估计算机系统、网络或应用程序的安全性的一种安全测试方法。渗透测试的目的是发现安全漏洞,以便组织可以采取措施修补这些漏洞并提高其安全性。智能渗透是利用人工智能（Artificial Intelligence,AI）技术将渗透测试过程智能化,其原理是利用AI技术赋能网络渗透,以攻促防,以此评估计算机系统、网络或应用程序的安全性。然而由于网络渗透方式众多、网络场景复杂,利用AI技术实现智能渗透需要解决渗透手段复杂多样而导致的渗透策略无法高效执行问题以及复杂网络环境下AI模型的渗透决策问题。为了解决上述问题,本文提出并实现了基于虚拟运行环境的原子渗透框架,以容器技术构建的虚拟环境组成原子工具,融合多种渗透技术以实现复杂渗透行为,利用协同控制技术分解渗透任务并执行。其次面向网络渗透的攻击路径智能规划问题,提出了基于强化学习的智能决策算法,解决强化学习模型在渗透路径规划中的奖励稀疏和动作空间过大问题。本文的主要工作和贡献如下:1)研究并实现了基于虚拟化环境的原子渗透框架:该框架对攻击程序进行分装,构造出可通用的原子工具调用接口和远程过程调用协议（Remote Procedure Call Protocol,RPC）调用方法,通过虚拟化技术构造原子工具及执行环境,使用协调控制将渗透任务分解为较小的渗透任务,并依据各个渗透原子的特定分发渗透任务并执行。2)研究并实现了面向渗透路径规划的渗透决策方法:将渗透测试建模为马尔可夫决策过程,设置动作空间和状态空间,引入强化学习算法。为提高渗透模型的训练效率,在基础强化学习模型之上结合经验优先回放和竞争网络等优化措施,提高模型的训练效率和稳定性。3)在上述强化学习模型的基础上,提出动作选择策略,包括启发式渗透路径表和基于先验知识导向的决策算法,降低选择无用动作的可能性。结合先验知识用于提出智能模型的决策引导机制,加快模型的训练速度,其次利用渗透路径表记录成功渗透目标网络的路径,融入动作选取中,使得模型可以多次获得有效奖励,最终实现了HD3QN模型算法以及HD3QN驱动的渗透测试系统,并在不同规模的复杂网络中对比传统DQN（Deep Q Network）算法模型,在各场景中均有优于其他模型的表现,由此证明其有效性。