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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于双深度强化学习的APT网络杀伤链动态防御方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119788348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411868838.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于双深度强化学习的APT网络杀伤链动态防御方法和系统是由张翼;康靖雯;杨佶鑫;曹雯倩设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双深度强化学习的APT网络杀伤链动态防御方法和系统在说明书摘要公布了：一种基于双深度强化学习的APT网络杀伤链动态防御方法和系统，预先配置网络系统，网络系统包括主机节点、安全防御者、危险攻击者以及安全防御装置；危险攻击者按照网络杀伤链对主机节点执行攻击行为，安全防御者监测攻击行为并获取网络状态，安全防御装置基于双深度强化学习算法，结合网络状态动态生成最优的防御策略并反馈至安全防御者，安全防御者利用最优的防御策略对攻击行为进行动态响应以实现对网络杀伤链的防护。实现APT攻击的高效识别与精准响应，有效提升系统的安全性与资源利用效率，为复杂网络环境下的动态防御提供了创新性解决方案，显著增强了对APT攻击的抵御效果。

本发明授权基于双深度强化学习的APT网络杀伤链动态防御方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双深度强化学习的APT网络杀伤链动态防御方法，其特征在于，预先配置网络系统，网络系统包括主机节点、安全防御者、危险攻击者以及安全防御装置； 所述危险攻击者按照网络杀伤链对所述主机节点执行攻击行为，所述安全防御者监测所述攻击行为并获取网络状态，所述安全防御装置基于双深度强化学习算法，结合所述网络状态动态生成最优的防御策略并反馈至所述安全防御者，所述安全防御者利用所述最优的防御策略对所述攻击行为进行动态响应以实现对所述网络杀伤链的防护； 在时隙t，所述安全防御者通过观察得到上一时隙t-1的网络状态，构建t时隙的观测状态函数S[t]，S[t]＝{I[t-1]，V[t-1]，cA[t-1]，rA[t-1]，dD[t-1]，cD[t-1]，rD[t-1]，TD[t-1]，p[t-1]}，I[t-1]为时隙t-1时所述网络系统主机节点的重要性集合，V[t-1]为时隙t-1时所述网络系统主机节点的漏洞性集合，cA[t-1]为时隙t-1时所述危险攻击者采用危险攻击策略的成本集合，rA[t-1]为时隙t-1时所述危险攻击者获得的奖励集合，dD[t-1]为时隙t-1时所述安全防御者分配给受损的主机节点的资源量集合，cD[t-1]为时隙t-1时所述安全防御者采用安全防御策略的成本集合，rD[t-1]为时隙t-1时所述安全防御者获得的奖励，TD[t-1]为时隙t-1时受损的所述主机节点集合，p[t-1]为时隙t-1时受损的所述主机节点受到危险攻击的风险水平集合； 所述安全防御装置基于时隙t的网络状态的观测状态函数S[t]，利用双深度强化学习算法来获得时隙t采用的网络欺骗防御部署策略空间集A[t]＝{dD[t]，π[t]}，dD[t]表示时隙t时安全防御者的资源分配情况，π[t]表示时隙t时安全防御者选择的网络欺骗防御策略，并计算得到安全捆绑防御策略的效用为其中DRi[t]表示响应指示向量； 其中，TD[t]是时隙t时受损的所述主机节点集合，DRi[t]表示时隙t时安全防御者是否采取动作保护所述受损主机节点i，pi[t]是时隙t时受损的所述主机节点i受到危险攻击的风险水平，是时隙t时所述安全防御者分配给受损的主机节点i的资源量，是时隙t时所述安全防御者对受损的主机节点i采用安全防御策略的成本； 所述双深度强化学习算法包括有主网络和目标网络，所述主网络根据当前状态选择最优的执行动作，所述目标网络则用于评估主网络所选择动作的价值，并据此计算目标Q值矩阵；所述主网络在每个时间步进行更新和训练，所述目标网络在固定的时间间隔内同步更新其权重以跟踪所述主网络的变化； Q值矩阵为QaS[t],A[t]，其表示所述安全防御者在网络状态的观测状态函数S[t]下选择网络欺骗防御部署策略空间集A[t]时的Q值，更新所述Q值矩阵的表达式如下所示： 其中，α为学习因子，γ为折扣因子，RD[t+1]、S[t+1]分别为安全防御者在时隙t+1的效用及状态，A[t]为安全防御者在时隙t的动作，max.函数为取最大值函数。

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