融合强化学习与HER算法的可迁移自动渗透测试方法及介质

本发明属于网络安全和机器学习技术领域，公开了一种融合强化学习与HER算法的可迁移自动渗透测试方法及介质，包括将渗透测试过程建模为马尔科夫决策过程，使用DQN模型构建自动渗透测试的基础模型；在基础模型的MDP任务结构中增加目标状态，并根据目标状态重构经验池中经验样本的数据格式，得到渗透测试模型；在渗透测试模型的训练过程中，根据经验池中的经验样本生成新的经验样本，直至训练完成输出训练场景下最优的渗透测试模型；针对新场景构建新的渗透测试模型，并将训练场景下最优的渗透测试模型的参数迁移至新的渗透测试模型；冻结新的渗透测试模型中迁移得到的参数训练新的渗透测试模型。本发明加速模型收敛，更高效获得最优渗透策略。