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龙图腾网获悉云南蓝队云计算有限公司申请的专利基于渗透测试技术的网络漏洞智能修复方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120090872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510539660.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于渗透测试技术的网络漏洞智能修复方法及系统是由周朝坤;唐永;徐文涛;李欣沅设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于渗透测试技术的网络漏洞智能修复方法及系统在说明书摘要公布了：本发明设计网络安全技术领域，公开了一种基于渗透测试技术的网络漏洞智能修复方法及系统，该方法包括：构建用于渗透测试的代理；使代理在目标网络环境中进行端到端的策略学习；代理在与目标网络环境交互的过程中，使用收集到的主机配置数据构建原始模拟环境；使用领域随机化技术对原始模拟环境的主机配置参数和漏洞描述进行随机化，生成多样化的合成环境；在合成环境中代理使用近端策略优化算法和模型无关的元学习算法进行深入训练；在测试环境中对完成训练的代理的泛化能力进行测试；将代理应用到真实的目标网络环境中进行漏洞识别；基于识别的网络漏洞选择对应的修复策略进行修复。本发明可有效提高漏洞识别和修复效率。

本发明授权基于渗透测试技术的网络漏洞智能修复方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于渗透测试技术的网络漏洞智能修复方法，其特征在于，包括： S1：基于强化学习模型构建用于渗透测试的代理； S2：使代理在目标网络环境中进行端到端的策略学习，通过与原始训练环境的交互来学习如何探索和利用目标主机的漏洞，同时代理使用强化学习算法来更新其策略参数，以最大化预期的累积奖励；所述目标网络环境为真实的网络环境； S3：代理在与目标网络环境交互的过程中，使用收集到的主机配置数据构建原始模拟环境，所述原始模拟环境为原始训练环境的数字映射； S4：代理基于原始模拟环境和漏洞描述，使用领域随机化技术对原始模拟环境的主机配置参数和漏洞描述进行随机化，并生成多样化的合成环境； S5：在所述合成环境中代理使用近端策略优化算法和模型无关的元学习算法进行深入训练，优化代理的策略参数和初始参数，使代理能够从多样化的元训练环境中提取可泛化的策略和偏差，以将其学到的策略泛化到新的或相似的网络环境中； S6：在测试环境中对完成训练的代理的泛化能力进行测试； S7：将完成训练和测试通过的代理应用到真实的目标网络环境中进行漏洞识别，代理根据在网络环境中执行的动作和接收的奖励自动识别网络漏洞； S8：基于识别的网络漏洞选择对应的修复策略进行修复。

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