Raijū: 强化学习引导的后渗透自动化安全评估网络系统

我们提出了 Raiju 框架，这是一个基于强化学习的自动化方法，可帮助渗透测试人员快速完成网络系统的后渗透安全评估过程。通过使用两种强化学习算法（A2C 和 PPO）训练智能代理，我们实现了自动选择和执行行动以利用目标系统中的漏洞，从而自动化渗透测试工作流程的某些方面，增强其对新出现的威胁和漏洞的响应能力。

该文介绍了基于强化学习的Raiju框架，可自动化网络系统的后渗透安全评估过程，增强对新威胁和漏洞的响应能力。

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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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