摘要
本发明涉及电力信息安全领域,特别涉及一种电力物联网自动渗透测试方法,包括,根据专家经验建立学习过程的初始状态空间;引入注意力机制对状态矩阵进行处理,使得状态矩阵每一行的状态转换为一个键值对;在构建状态空间的基础上,构建深度强化学习模型,包括构建深度强化学习所需的动作空间、奖励函数及训练过程进行攻击渗透路径自动探索进行自动渗透测试。本发明将系统先验知识融入到DQN训练过程,以充分利用系统和安全知识,避免DQN学习过程中存在的盲目探索行为;采用注意力机制解决神经网络输入状态空间变化问题,以实现在系统状态未知的情况下自动的对渗透路径进行学习和测试执行。
技术关键词
渗透测试方法
电力物联网系统
引入注意力机制
深度强化学习模型
漏洞
节点
编码
电力物联网设备
层级
资产
评分系统
键值
SCADA系统
网关设备
参数
优化神经网络
矩阵
系统为您推荐了相关专利信息
优化运行参数
深度强化学习模型
工业设备
动态优化系统
能耗
机器学习模型
网址
监测网络流量
异常检测方法
漏洞
函数执行时间
关键路径优化
负载均衡优化
资源分配
深度强化学习模型
电力操作系统
设备运行信息
终端设备管理方法
资源调度策略
历史设备