基于DQN的抑制图拆解的方法及系统

本发明涉及网络安全技术领域，具体涉及基于DQN的抑制图拆解的方法及系统。本发明将DQN算法应用到抑制图拆解，借助图深度学习的拟合能力和强化学习中DQN范式，使智能体在基于多张小规模生成图处理得到的虚拟节点中进行探索，从而使智能体学习到最优的攻击策略，进而应用到目标网络中找到需要隐藏的关键节点。经过仿真对比，本发明的方法相较于现有图对抗性攻击算法，在抑制图拆解任务时具有更好的效果。本发明解决了现有图对抗性攻击应用到抑制图拆解任务时效果不佳的问题。