【技术实现步骤摘要】
本申请属于机器学习领域，尤其涉及一种基于强化学习的网络攻防仿真方法和仿真系统。
技术介绍
1、在当今高度数字化和互联的信息时代，网络安全面临的挑战前所未有地复杂和严峻。网络攻击手段持续演化，不仅频繁更新同时也日渐精细化，这要求网络防御策略不但要具备高度的灵活性和适应性，还需要能够迅速响应未知威胁。传统的网络安全防御措施，如防火墙、入侵检测系统等，依赖预设的规则或者已知的攻击特征进行防护，针对新型或复杂的攻击方案往往力不从心，易被绕过或失效。
2、基于动态的网络攻防仿真环境，强化学习应运而生，在网络安全领域中显示出强大的潜力。强化学习，一个以决策制定和优化为核心的机器学习分支，通过与环境的交互学习获得最佳行动策略，提供了一种全新方式以适应网络安全这一不断变化的领域。应用于网络安全防御，强化学习可通过实时反馈迭代地优化策略，以识别和应对新出现的威胁。
3、目前，尽管相较于传统网络安全手段，基于强化学习的网络攻防策略开发处于起步阶段，但已经显示出明显的进步和潜力。尤其是面向强化学习的网络攻防策略训练平台，它通过建立模拟...
【技术保护点】
1.一种基于强化学习的网络攻防仿真方法，其特征在于，所述仿真方法包括：
2.如权利要求1所述的仿真方法，其特征在于，所述仿真方法还包括：
3.如权利要求1-2任一项所述的仿真方法，其特征在于，所述根据待仿真网络攻防的攻防需求生成仿真网络拓扑结构，包括：
4.如权利要求1-2任一项所述的仿真方法，其特征在于，所述根据所述仿真网络拓扑结构和网络攻防环境模型获取对应的攻防算法模型：
5.一种基于强化学习的网络攻防仿真系统，其特征在于，所述仿真系统包括：
6.如权利要求5所述的仿真方法，其特征在于，所述仿真系统还包括
7....
【技术特征摘要】
1.一种基于强化学习的网络攻防仿真方法，其特征在于，所述仿真方法包括：
2.如权利要求1所述的仿真方法，其特征在于，所述仿真方法还包括：
3.如权利要求1-2任一项所述的仿真方法，其特征在于，所述根据待仿真网络攻防的攻防需求生成仿真网络拓扑结构，包括：
4.如权利要求1-2任一项所述的仿真方法，其特征在于，所述根据所述仿真网络拓扑结构和网络攻防环境模型获取对应的攻防算法模型：
5.一种基于强化学习的网络攻防仿真系统，其特征在于，所述仿真系统包括：
6.如权利要求5所述的仿真方法，其特征在于，所述仿真系统还包括：
7.如权利要求5-6...
【专利技术属性】
技术研发人员：王文浩，谢宝毅，施凡，沈毅，胡淼，李宇薇，周鋆，丁兆云，郑敬华，李阳，丁婉蒙，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
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