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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于强化学习的网络攻防仿真方法和仿真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：CN118784498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202411099623.9，技术领域涉及：H04L41/14；该发明授权一种基于强化学习的网络攻防仿真方法和仿真系统是由王文浩;谢宝毅;施凡;沈毅;胡淼;李宇薇;周鋆;丁兆云;郑敬华;李阳;丁婉蒙设计研发完成，并于2024-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的网络攻防仿真方法和仿真系统在说明书摘要公布了：本申请提供了基于强化学习的网络攻防仿真方法和仿真系统，该方法包括：根据待仿真网络攻防的攻防需求生成仿真网络拓扑结构，并根据所述网络环境建立网络攻防环境模型，所述仿真网络拓扑结构中包括：所述仿真网络拓扑结构的拓扑节点的节点属性；根据所述仿真网络拓扑结构和网络攻防环境模型获取对应的攻防算法模型；根据所述仿真网络拓扑结构和网络攻防环境模型通过渲染获取网络场景图，根据所述攻防算法模型获取参与所述攻防仿真的智能体的行动信息，并在所述网络场景图中展示所述行动信息。通过预设多种不同的攻防算法模型，可以根据实际攻防仿真的需要，快速准确的选择对应的攻防算法模型，实现不同的攻防仿真。

本发明授权一种基于强化学习的网络攻防仿真方法和仿真系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的网络攻防仿真方法，其特征在于，所述仿真方法包括： 根据待仿真网络攻防的攻防需求生成仿真网络拓扑结构，并根据网络环境建立网络攻防环境模型，所述仿真网络拓扑结构中包括：所述仿真网络拓扑结构的拓扑节点的节点属性； 根据所述仿真网络拓扑结构和网络攻防环境模型获取对应的攻防算法模型； 根据所述仿真网络拓扑结构和网络攻防环境模型通过渲染获取网络场景图，根据所述攻防算法模型获取参与所述攻防仿真的智能体的行动信息，并在所述网络场景图中展示所述行动信息； 获取所述攻防仿真的仿真结果； 所述根据所述仿真网络拓扑结构和网络攻防环境模型获取对应的攻防算法模型的步骤，包括： 根据所述仿真网络拓扑结构和网络攻防环境模型获取对应的第一已训练算法模型；或者， 根据所述仿真网络拓扑结构和网络攻防环境模型获取对应的未训练算法模型，对所述训练算法模型进行训练，获取第二已训练算法模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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