一种基于强化学习的自动化Windows域渗透方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）
发明专利一种基于强化学习的自动化Windows域渗透方法，引入渗透测试的强化学习模型概念，通过强化学习与Windows域环境的真实交互自动发现攻击路径并做出攻击动作，能随时、高效的对目标域环境进行安全评估，减少时间和资源的浪费；对域环境策略的分析，基于主机对渗透过程的贡献差异定义冗余主机，减少强化学习中非必要的状态与攻击动作，增加强化学习的训练效率；将域渗透中基于用户凭据的渗透方法与传统渗透方法相结合，解决现有研究完全依赖主机漏洞进行路径发现的问题，提高在域环境内的适用性与攻击效果。
《一种基于强化学习的自动化Windows域渗透方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022101081405，当前法律状态为已下证，由南京邮电大学提出申请，发明人为肖甫;占力戈;沙乐天;周剑;董建阔;张品昌;桂林卿，申请日期为2022-01-28，公开（公告）日期为2025-05-16，国际专利分类号（IPC）为 G06F 21/57 (2013.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：一种基于强化学习的自动化Windows域渗透方法，引入渗透测试的强化学习模型概念，通过强化学习与Windows域环境的真实交互自动发现攻击路径并做出攻击动作，能随时、高效的对目标域环境进行安全评估，减少时间和资源的浪费；对域环境策略的分析，基于主机对渗透过程的贡献差异定义冗余主机，减少强化学习中非必要的状态与攻击动作，增加强化学习的训练效率；将域渗透中基于用户凭据的渗透方法与传统渗透方法相结合，解决现有研究完全依赖主机漏洞进行路径发现的问题，提高在域环境内的适用性与攻击效果。
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