【摘 要】
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针对传统攻击图生成算法效率低和生成攻击图规模小的问题,文中提出一种基于Q-learning机制的攻击图生成的方法.该方法根据Q-learning机制的特征,将攻击者模拟成智能体对网络
【机 构】
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中原工学院计算机学院,河南郑州,450007
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针对传统攻击图生成算法效率低和生成攻击图规模小的问题,文中提出一种基于Q-learning机制的攻击图生成的方法.该方法根据Q-learning机制的特征,将攻击者模拟成智能体对网络进行连续的漏洞攻击.智能体的每一次场景作为攻击图中的一个攻击路径.由于智能体的场景之间是独立的,因此可以通过分布式的方式进行攻击图的生成.文中将攻击者的攻击目标作为智能体学习场景的收敛状态.当智能体经过47次的场景学习过程,Q-learning中的Q函数积累值收敛为1 548.14时,攻击图生成结束.仿真结果表明通过Q-learning机制,多个智能体同时进行学习可以高效地完成攻击图的生成过程.
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