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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于强化学习的Windows域内信息扫描及渗透测试路径规划方法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：CN120012112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510157447.8，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权基于强化学习的Windows域内信息扫描及渗透测试路径规划方法是由沙乐天;苏子悦;霍兴鹏;吴尚;刘建文设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的Windows域内信息扫描及渗透测试路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的Windows域内信息扫描及渗透测试路径规划方法，包括：对于目标Windows域环境进行信息探测，对其网络拓扑进行测绘，通过利用LDAP等协议与目标机器建立连接，对域内相关信息进行收集；对于探测到的相关信息进行收集和整理并进行抽象，利用马尔可夫决策过程来解决多阶段序列决策问题，并且实现环境模拟，构建强化学习智能体，并通过与模拟环境进行交互训练来生成渗透测试路径，根据奖励策略进行调整，通过积累奖励来寻找最优渗透测试路径，构建Windows域渗透测试模型，最终生成最优渗透测试路径。本发明实现对Windows域内信息的收集以及对渗透测试路径的规划，最终达到评估和维护Windows域环境安全。

本发明授权基于强化学习的Windows域内信息扫描及渗透测试路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的Windows域内信息扫描及渗透测试路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：对目标Windows域进行探测和扫描，利用LDAP协议与目标主机建立连接，通过设置过滤条件对目标域环境信息进行查询，探测域内漏洞信息，扫描收集包括域内主机信息、登录用户信息、相关服务配置信息、存活IP信息以及组策略信息； 步骤2：在收集到的Windows域内相关信息的基础上，对收集到的环境信息以及潜在漏洞信息进行分类、整理和存储，结合探测到的环境信息和潜在漏洞信息，对有价值信息进行保留，无价值信息进行筛除； 步骤3：将Windows域渗透测试过程抽象为马尔可夫决策过程，定义状态空间、动作空间和奖励函数；状态空间是域内主机和整体Windows域的状态组合，针对域内主机的状态包括登录用户权限、主机操作系统、当前控制类型以及特殊服务类型，针对域的状态包括是否为根域、当前控制类型、是否存在非约束委派用户、是否存在危险组策略、是否存在不需要Kerberos预认证的用户以及是否存在拥有SPN的用户；动作空间包括一系列针对主机的攻击动作，包括权限提升、漏洞利用以及组策略攻击；奖励函数为基于当前的策略采取行动，在执行任意动作后根据奖励函数获取当前动作的即时奖励； 步骤4：构建强化学习智能体，并通过与模拟环境进行交互训练来生成渗透测试路径，根据奖励策略进行调整，通过积累奖励来寻找最优渗透测试路径，构建Windows域渗透测试模型，最终生成最优渗透测试路径； 步骤4具体为： 在已经定义好的状态空间、动作空间和奖励函数的基础上，采用深度Q网络算法，定义并初始化Q网络，将环境状态编码为数值向量，包括当前主机信息、网络拓扑、域控状态信息；设置神经网络结构及其参数，包括核心架构的输入层、隐藏层和输出层，设置动作掩码，将非法动作的Q值设置为负无穷以过滤无效动作；采用双网络机制，在训练网络中实时更新参数，用于选择动作和计算当前Q值；在目标网络中定期从训练网络同步参数，用于计算目标Q值，稳定训练过程，并且设置同步频率，在训练时根据贪心算法选择动作，部署时选择Q值最大的动作； 在训练过程中，首先构建模拟Windows域环境，初始化训练网络和目标网络；其次设定超参数，包括折扣因子，经验回放缓冲区容量，批次大小，初始探索率，衰减率，学习率；在单次训练周期中，与环境交互循环，选择执行动作和储存经验，并且更新网络，计算目标Q值，最后根据设置的终止条件终止训练； 经过充分训练后，智能体基于当前状态和动作空间，选择漏洞利用动作，通过成功利用漏洞获取更多的环境信息和权限，进一步提升状态空间信息；在选择漏洞利用动作后，智能体根据奖励函数计算并接受奖励，智能体根据反馈的奖励值，更新当前状态下各个动作的Q值，优化其行为策略；在持续迭代Q值的过程中，智能体的策略不断优化，逐步接近最优渗透测试路径，智能体最终生成满足渗透测试目标且累积奖励最大化的渗透测试路径。

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