简介： 本发明提供一种基于深度强化学习的自动化网络安全检测方法，所述方法包括：构建环境信息获取模块，所述环境信息获取模块用于从待测网络和待测主机中扫描环境信息；基于所述环境信息获取模块，获取从环境中扫描到的基本信息，构建能够被智能体理解的待测环境状态矩阵；构建智能体；基于获取的所述待测环境状态矩阵及奖励模块的奖励信息，确定智能体的行为策略；基于智能体的行为策略，采取行为，确定行为在待测环境中的执行结果和影响，更新所述奖励模块的奖励信息，指导智能体更新神经网络参数。根据本发明的方案，实现有效的对网络环境进行自动化网络安全检测，以解决人工网络安全检测成本高，专业技术要求高的问题。