基于Actor-Critic框架的滲透測(cè)試路徑技術(shù)研究

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摘    要：該文將層次強(qiáng)化學(xué)習(xí)與滲透測(cè)試相結(jié)合，將滲透測(cè)試過程建模為半馬爾可夫決策模型，訓(xùn)練Agent在模擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中完成滲透測(cè)試路徑發(fā)現(xiàn)，并提出了一種改進(jìn)的基于Actor-Critic框架改進(jìn)的自動(dòng)分層記憶AHM-DQN算法（Automatic hierarchical memory Deep Q Networks，AHM-DQN）。（剩余8581字）