基于知識圖譜和強化學習的攻擊預測方法

摘要： 針對當前攻擊預測方法存在適用性差、知識利用率低、難以應對多樣化的攻擊威脅等問題,提出一種基于知識圖譜和強化學習的攻擊預測方法。首先,構建網絡安全知識圖譜和攻擊場景知識圖譜;其次,融合知識表示學習和深度強化學習方法,提出攻擊預測知識推理模型RLBTransE,針對攻擊場景網絡拓撲和攻擊場景知識圖譜,分別生成主機間攻擊路徑和單主機內攻擊路徑,最終實現(xiàn)完整攻擊路徑預測。在模擬實驗場景... （共10頁）