简介： 本发明公开了一种基于强化学习的红队测试计划生成方法，首先基于ATT&CK攻击行为知识库与模型对敌手攻击技术进行编码模拟；然后将红队测试过程建模为马尔可夫决策过程，以及对攻击者模型进行建模；接着攻击者利用输入数据基于强化学习算法构建红队测试攻击计划；最后攻击者根据评估标准选择最优攻击计划并执行，本发明提供的一种基于强化学习的红队测试计划生成方法，能够有效的提高红队测试的稳定性和效率，降低人工红队测试的经济成本、时间成本和人力成本。