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龙图腾网恭喜杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利基于强化学习的智能漏洞扫描策略生成方法及装置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：CN119892505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510361591.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于强化学习的智能漏洞扫描策略生成方法及装置是由王滨;常江;万里;许光全;赵曦滨设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的智能漏洞扫描策略生成方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了基于强化学习的智能漏洞扫描策略生成方法及装置。本实施例通过强化学习基于实时感知的目标设备的设备特征向量、以及目标设备的历史扫描结果，动态生成当前的扫描插件选择策略，以保证动态生成的扫描插件选择策略具有较强的动态适应能力，从而减少误报和漏报。进一步地，本实施例借助于强化学习的奖励机制，根据不同扫描插件的历史表现和目标设备当前的扫描结果（甚至再加上用户反馈信息），实时优化调整强化学习模型中的Actor模型，以实现不断优化后续的扫描插件选择策略，提升检测效率和准确性。

本发明授权基于强化学习的智能漏洞扫描策略生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的智能漏洞扫描策略生成方法，其特征在于，该方法应用于扫描装置，该方法包括：确定目标设备的设备画像中各特征数据匹配的编码方式；所述设备画像是基于主动对所述目标设备扫描得到的所述目标设备的设备信息生成的；所述设备画像中包含多个不同特征类型对应的特征数据，至少两个不同特征类型的特征数据所匹配的编码方式不同；依据设备画像中各特征数据匹配的编码方式，对设备画像中各特征数据进行编码，并根据各特征数据的编码结果，生成目标设备的设备特征向量；基于目标设备被执行的历史扫描行为，获得参考扫描结果；所述参考扫描结果至少包括：各扫描插件在对所述目标设备进行扫描时的扫描情况，所述扫描情况至少包括：异常信息漏报、误报、未识别异常信息、正确识别异常信息；使用当前强化学习模型中的策略模型Actor模型，基于所述设备特征向量和所述参考扫描结果，评估各扫描插件的潜在收益以得到扫描插件选择策略；并针对扫描插件选择策略指示的当前对所述目标设备进行扫描时需使用的每一扫描插件，根据该扫描插件在执行时占用的资源、该扫描插件可扫描出的异常信息的风险情况、以及该扫描插件被使用的最近时间，确定该扫描插件在当前对所述目标设备进行扫描时的扫描优先级；根据各扫描插件的扫描优先级并按照优先调度算法，调度各扫描插件对目标设备进行扫描，得到各扫描插件的当前扫描结果；基于各扫描插件的当前扫描结果以及各扫描插件的奖励函数确定各扫描插件的奖励值，并由当前强化学习模型中的价值Critic模型，基于各扫描插件的奖励值评估所述扫描插件选择策略的行为表现，以根据Critic模型的评估结果优化所述Actor模型；优化后的Actor模型相比优化前，输出更优的扫描插件选择策略。

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