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10.19665/j.issn1001-2400.2021.01.018

应用Q学习决策的最优攻击路径生成方法

引用
论文主要研究的是基于Q-learning算法生成一种动态寻找最优攻击路径的方法,并且能够提高攻击方法的高效性与适应性.以Q-learning算法为基础,参考网络连通性,通过分区的手段,利用删除网络拓扑中不可达的路径的化简方法,并通过机器学习的方式模拟黑客攻击,将状态与动作结合,在不断地学习中能够提高自身的适应与决策能力,以达到高效生成最优攻击路径的目的.经过实验,所建立的模拟攻击者能够在存在IDS报警装置的环境里中获取到Q-learning方法中的状态-价值表,并且能够通过遍历Q表获取从源主机到目的主机的最优攻击路径序列,验证了模型和算法的有效性与准确性.同时,通过提前分区域分析主机可达性,删减了冗余节点,在大型的网络拓扑中具有很大的优势.

攻击图、网络安全、强化学习、最优化算法、Q-learning

48

TP309(计算技术、计算机技术)

国家自然基金青年基金;中国博士后面上基金;陕西省自然基金面上基金

2021-03-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共8页

160-167

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西安电子科技大学学报(自然科学版)

1001-2400

61-1076/TN

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2021,48(1)

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