简介： 一种基于强化学习的自动化Windows域渗透方法，引入渗透测试的强化学习模型概念，通过强化学习与Windows域环境的真实交互自动发现攻击路径并做出攻击动作，能随时、高效的对目标域环境进行安全评估，减少时间和资源的浪费；对域环境策略的分析，基于主机对渗透过程的贡献差异定义冗余主机，减少强化学习中非必要的状态与攻击动作，增加强化学习的训练效率；将域渗透中基于用户凭据的渗透方法与传统渗透方法相结合，解决现有研究完全依赖主机漏洞进行路径发现的问题，提高在域环境内的适用性与攻击效果。