一种基于图强化学习的远程桌面用户信任评估方法及系统

本发明公开了一种基于图强化学习的远程桌面用户信任评估方法及系统。本方法为：1)根据远程桌面系统中用户、接入终端、虚拟机及业务系统之间的交互关系构建远程桌面交互因果图；2)采用异构图神经网络对因果图进行编码，获得用户节点的嵌入向量表征并将其输入多层感知机提取远程桌面交互因果图的全局用户向量表征；3)构建强化学习驱动的策略网络；4)将全局用户向量表征输入策略网络，输出用户的用户信任值与访问控制策略；5)根据用户的访问控制策略执行结果与安全反馈信号生成奖励值优化策略网络的参数。本发明能够结合用户行为与上下文信息，自动生成相应的访问控制策略，无需人工干预即可实现精准管理。