[发明专利]基于最大熵soft强化学习的最优渗透路径生成方法在审
| 申请号： | 202310166866.9 | 申请日： | 2023-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN115955359A | 公开（公告）日： | 2023-04-11 |
| 发明（设计）人： | 孙捷;车洵;胡牧;金奎;王焱 | 申请（专利权）人： | 南京众智维信息科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人： | 何冰;张苏沛 |
| 地址： | 211300 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于最大熵soft强化学习的最优渗透路径生成方法，包括以下步骤：S1，将最优渗透路径抽象为马尔可夫决策过程，在此基础上，将强化学习应用于最优渗透路径生成时，智能体根据当前网络部署的状态信息和节点漏洞给出的环境反馈进行策略学习，用于完成最优渗透路径规划；S2，在连续动作空间中用近似推理进行最大熵策略学习；S3，智能体在探索策略学习的过程中，在环境因素变化的干扰下选取未来收益高的动作；本方法可以有效的评判每一条渗透路径的优劣程度，并基于最大熵模型的Soft Q‑learning方法，促使智能体快速地学习到最优策略，从而获得最优渗透路径。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 最大 soft 强化 学习 最优 渗透 路径 生成 方法 | ||
【主权项】：
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