基于知识图谱的网络攻击路径发现方法及系统

本发明涉及网络安全技术领域，特别涉及一种基于知识图谱的网络攻击路径发现方法及系统，通过抽取用网络攻防数据中的实体、属性及实体之间的关系，基于抽取的实体、属性及实体间关系构建网络攻防知识图谱；利用TransE模型获取网络攻防知识图谱中实体与关系的向量表示，得到网络攻防中的实体向量和关系向量；设置强化学习智能体，将网络攻防中的实体向量和关系向量作为交互环境，将攻击路径预测问题表示为利用强化学习智能体探索序列决策的问题，通过强化学习智能体与交互环境的交互过程来推理并预测攻击路径。本发明通过使用强化学习来进行关系推理以较精确高效地预测出网络攻击路径，便于防御方依据预测结果来制定切实有效的网络安全防御措施。