AutoPentest-DRL：基于深度强化学习的自动化渗透测试框架

AutoPentest-DRL：基于深度强化学习的自动化渗透测试框架

AutoPentest-DRL 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoPentest-DRL

项目介绍

AutoPentest-DRL 是一个基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）技术的自动化渗透测试框架。该框架能够为给定的逻辑网络确定最合适的攻击路径，并且可以通过Nmap和Metasploit等工具在真实网络中执行渗透测试攻击。AutoPentest-DRL主要用于教育目的，帮助用户深入研究渗透测试攻击机制。该项目由日本石川县日本先进科学技术研究所（JAIST）的Cyber Range Organization and Design（CROND）NEC-endowed chair开发。

项目技术分析

AutoPentest-DRL的核心技术是深度强化学习。框架首先接收用户输入的逻辑目标网络信息，包括漏洞信息；或者使用Nmap进行网络扫描，以发现真实目标网络中的实际漏洞。随后，MulVAL攻击图生成器用于确定潜在的攻击树，这些攻击树以简化形式输入到DRL引擎中。DRL引擎生成的攻击路径可以用于研究大量逻辑网络的攻击机制，或者与Metasploit等渗透测试工具结合，用于在真实目标网络上执行攻击。

项目及技术应用场景

AutoPentest-DRL的应用场景非常广泛，特别是在网络安全教育和研究领域。以下是几个典型的应用场景：

1. 网络安全教育：教育机构可以使用AutoPentest-DRL来模拟真实的渗透测试场景，帮助学生理解攻击路径和漏洞利用机制。
2. 渗透测试培训：安全培训机构可以利用该框架进行实战演练，提升学员的渗透测试技能。
3. 网络安全研究：研究人员可以使用AutoPentest-DRL来验证新的防御策略和攻击方法，推动网络安全技术的发展。

项目特点

1. 自动化攻击路径生成：AutoPentest-DRL能够自动生成最优的攻击路径，大大减少了手动分析的工作量。
2. 支持逻辑和真实网络：框架既可以处理逻辑网络，也可以通过Nmap和Metasploit在真实网络中执行攻击。
3. 深度强化学习技术：采用先进的深度强化学习技术，能够处理复杂的网络环境和多样的攻击场景。
4. 开源与教育目的：项目完全开源，旨在促进网络安全教育和研究，帮助用户深入理解渗透测试的机制。

总结

AutoPentest-DRL是一个功能强大且易于使用的自动化渗透测试框架，特别适合网络安全教育和研究。通过结合深度强化学习和现有的渗透测试工具，它能够为用户提供一个高效、准确的渗透测试解决方案。无论你是网络安全专业的学生、渗透测试工程师，还是网络安全研究人员，AutoPentest-DRL都将成为你不可或缺的工具。

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AutoPentest-DRL 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoPentest-DRL