基于双深度强化学习的APT网络杀伤链动态防御方法和系统

一种基于双深度强化学习的APT网络杀伤链动态防御方法和系统，预先配置网络系统，网络系统包括主机节点、安全防御者、危险攻击者以及安全防御装置；危险攻击者按照网络杀伤链对主机节点执行攻击行为，安全防御者监测攻击行为并获取网络状态，安全防御装置基于双深度强化学习算法，结合网络状态动态生成最优的防御策略并反馈至安全防御者，安全防御者利用最优的防御策略对攻击行为进行动态响应以实现对网络杀伤链的防护。实现APT攻击的高效识别与精准响应，有效提升系统的安全性与资源利用效率，为复杂网络环境下的动态防御提供了创新性解决方案，显著增强了对APT攻击的抵御效果。