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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种云环境下基于生成对抗模仿学习的自动化渗透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：CN119232569B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202411206756.1，技术领域涉及：H04L41/08；该发明授权一种云环境下基于生成对抗模仿学习的自动化渗透方法及系统是由李树栋;马秋同;吴晓波;贾焰;方滨兴;田蓓蓓;陈杉;付伟东设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云环境下基于生成对抗模仿学习的自动化渗透方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种云环境下基于生成对抗模仿学习的自动化渗透方法及系统，方法包括：通过Exploit开源工具、Metasploit开源渗透工具，存储使用强化学习模型渗透靶机成功时执行动作‑状态对，以构建渗透专家知识库；将专家知识库中的内容输入模仿学习框架中的判别器进行训练；使用模仿学习框架训练后判别器输出的动作，这些动作可用于自动化渗透指定主机；通过容器化与编排将整个自动化渗透框架部署到云环境中模拟外网攻击。本发明在云环境中进行模仿学习，能够高效利用资源，同时通过增强GAIL网络和渗透测试工具容器化，能够自动调整容器资源分配，从而提高整体性能并优化资源使用和响应时间。

本发明授权一种云环境下基于生成对抗模仿学习的自动化渗透方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种云环境下基于生成对抗模仿学习的自动化渗透方法，其特征在于，包括下述步骤： 收集专家知识数据，构建专家知识库，利用自然语言处理算法增强专家知识数据，利用开源安全情报定期更新专家知识库；所述专家知识数据包括安全专家在成功渗透测试中的专家状态动作对； 设置异步多环境，令预训练的智能体在多沙盒环境中进行并行生成式模仿学习； 将智能体在训练过程中当前观察到的状态在线生成预测状态动作对，利用预测状态动作对对增强GAIL网络中的鉴别器进行训练，鉴别器通过自适应学习率和多层感知机制动态调整状态，获取高质量的状态动作对；所述增强GAIL网络包括策略网络、价值网络和鉴别器； 计算高质量的状态动作对的折扣奖励，将折扣奖励作为策略网络的反馈优化策略网络；利用安全事件对策略网络进行评价，并对策略网络实时安全反馈；经过多轮训练后，完成策略网络的训练； 将渗透测试工具容器化，并使用k8s进行编排，利用高质量的状态动作对对完成训练的策略网络进行渗透测试，对特定靶机进行重复实验，将实验结果反馈并调整策略网络；持续评估智能体性能，记录并反馈调整增强GAIL网络的参数，生成监控日志。

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广州大学，其通讯地址为：510006 广东省广州市番禺区大学城外环西路230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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