一种基于强化学习的自动化Windows域渗透方法,引入渗透测试的强化学习模型概念,通过强化学习与Windows域环境的真实交互自动发现攻击路径并做出攻击动作,能随时、高效的对目标域环境进行安全评估,减少时间和资源的浪费;对域环境策略的分析,基于主机对渗透过程的贡献差异定义冗余主机,减少强化学习中非必要的状态与攻击动作,增加强化学习的训练效率;将域渗透中基于用户凭据的渗透方法与传统渗透方法相结合,解决现有研究完全依赖主机漏洞进行路径发现的问题,提高在域环境内的适用性与攻击效果。
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