漏洞处理方法与装置、系统、电子设备、存储介质与产品制造方法及图纸

本公开涉及通信技术领域，尤其是提供一种漏洞处理方法与装置、系统、电子设备、存储介质与产品。本公开通过获取网络信息；基于所述网络信息进行漏洞预测，得到漏洞预测信息；利用第一模型对所述漏洞预测信息进行处理，得到攻击信息；所述第一模型基于强化学习原理训练得到；基于所述攻击信息对目标漏洞进行攻击。本公开所涉及的第一模型通过漏洞预测信息自动生成攻击信息，第一模型是基于强化学习原理训练得到的，可以根据反馈不断调整得到的攻击信息，从而提高第一模型输出的攻击信息的效率和准确性，在一定程度上避免遗漏或者误判漏洞，从而减少安全隐患，提高网络系统的安全性。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及通信，尤其是涉及一种漏洞处理方法与装置、系统、电子设备、存储介质与产品。

技术介绍

1、随着网络技术的快速发展，大型网络系统的规模和复杂度日益增加。目前，传统的人工漏洞处理方法已经无法满足现代网络安全的需求。例如，人工勘测漏洞依赖于人工勘测。还比如，人工漏洞验证需要工作人员自行分析漏洞的相关信息，并根据分析结果进行处理。然而上述操作主要依赖于工作人员经验的多寡，容易遗漏漏洞，并且处理效率低下。由此可见，人工漏洞处理不仅耗时耗力，而且容易遗漏潜在的安全隐患。

技术实现思路

1、鉴于上述问题而提出了本公开。本公开提供了一种漏洞处理方法与装置、系统、电子设备、存储介质与产品。

2、根据本公开的一个方面，提供了一种漏洞处理方法，包括：获取网络信息；基于所述网络信息进行漏洞预测，得到漏洞预测信息；利用第一模型对所述漏洞预测信息进行处理，得到攻击信息；所述第一模型基于强化学习原理训练得到；基于所述攻击信息对目标漏洞进行攻击。

3、根据本公开的另一个方面，所述强化学习原理包括：人工反馈强化本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种漏洞处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述强化学习原理包括：人工反馈强化学习RLHF。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一模型包括：语言模型和奖励模型；

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述网络信息进行漏洞预测，得到漏洞预测信息，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述漏洞预测信息至少...

【技术特征摘要】

1.一种漏洞处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述强化学习原理包括：人工反馈强化学习rlhf。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一模型包括：语言模型和奖励模型；

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述网络信息进行漏洞预测，得到漏洞预测信息，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述漏洞预测信息至少包括：所预测到的漏洞；

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁杨，赵高红，赵鹏，付啸鹏，张向阳，周泓宇，白杨，张高毓，
申请(专利权)人：中国移动通信集团设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：