一种基于深度强化学习的自动化渗透测试方法、系统、设备及介质

本发明公开了一种基于深度强化学习的自动化渗透测试方法、系统、设备及介质，包括：使用漏洞扫描和基线核查工具对设备进行漏洞扫描和基线核查，获取被测系统的脆弱性信息；根据获取的脆弱性信息生成攻击图，根据脆弱性信息确定漏洞利用概率，对攻击图的边进行赋值，得到贝叶斯攻击图；在生成的贝叶斯攻击图上设计攻击者目标节点奖励值，模拟攻击者的可能攻击行为，使用深度强化学习方法计算攻击者的攻击策略；根据攻击策略在攻击图中模拟攻击者的潜在攻击行为，生成攻击者最可能采用的渗透攻击路径；进行自动化渗透测试，生成渗透测试报告。本发明能够根据系统的脆弱性智能生成渗透测试方案，大幅提高网络安全评估的精度和效率。