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龙图腾网获悉中国工业互联网研究院申请的专利一种基于强化学习的SCADA软件漏洞挖掘方法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：CN115687114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211332080.1，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种基于强化学习的SCADA软件漏洞挖掘方法是由查奇文;王聪;马莉雅;岳洋;徐绍航;赵佳宾;钮艳;刘权;王宁;殷荣超;于成丽设计研发完成，并于2022-10-28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SCADA软件漏洞挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明通过网络安全领域的方法，实现了一种基于强化学习的SCADA软件漏洞挖掘方法。方法主要包含两个部分：基于强化学习的测试用例生成和软件测试环境；所述基于强化学习的测试用例生成部分包含两个模块：状态分析网络和信息评价网络；所述软件测试环境部分包括Python系统接口和AFL代理模块。本发明提供的方法提供了具有自学习性、高覆盖率、算法多参数可调的SCADA软件的漏洞挖掘方法。

本发明授权一种基于强化学习的SCADA软件漏洞挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的SCADA软件漏洞挖掘方法，其特征在于：方法架构包括两个部分，基于强化学习的测试用例生成和软件测试环境，通过该方法最终给出相应的漏洞类型与触发条件； 基于强化学习的测试用例生成部分包含两个模块：状态分析网络和信息评价网络所述基于强化学习的测试用例生成部分包含两个模块：状态分析网络和信息评价网络； 所述软件测试环境部分包括Python系统接口和AFL代理模块； 所述强化学习的测试用例生成部分通过Python的系统接口接收软件运行时的状态信息，所述状态分析网络通过对状态信息的分析和编码，输出所有可能的测试用例规则，所述信息评价网络在接受到状态分析网络生成的测试用例规则后，结合当前软件的状态信息，对每一个规则进行评价挑选，最后得到一系列最有可能使得软件出错的用例规则，并通过Python系统接口输入到所述软件测试环境部分，Python系统接口接收强化学习网络输出的测试用例规则后，生成测试用例给AFL代理模块，AFL代理模块通过统计代码的覆盖率和测试用例的关系，对测试用例进行调整，同时将用例的测试结果和软件的运行状态通过Python系统接口返回给强化学习网络，强化学习网络通过该反馈信息也进行学习迭代，对生成的用例规则进行调整； 所述状态分析网络的具体实现方式为：状态分析网络通过接收测试软件环境输出的软件状态S，包括软件的测试结构信息T，用图进行表示，T＝G,E，其中G＝{i1,i2,i3...in}表示软件的输出的结构信息，in代表输入节点，E＝{i2,i3,im,in,...},im,in表示输入节点in，im之间存在关系，软件状态分析网络通过输出上述的软件状态S和软件输入结构信息T，并对其进行编码，然后对于软件输入结构所构成的图的边的信息进行预测，结果即为软件测试的规则A＝{i1→i4,i1→i7,i7→i1,...}，其计算过程如公式所示： 所述信息评价网络的具体实现方式为：对于状态分析网络生成的规则A，结合软件当前的状态对于其中的规则进行分析，然后计算输出一个分数score，这个分数表示当前的规则导致软件出现错误的概率，为了提高测试用例的质量，选择概率较大的一些软件测试的规则进行输出，同时将软件测试结构的激励信息r将用于评价网络自身权重的更新，即调整对生成规则的评价，分数score的计算方式如公式所示： score＝W*concat[A,S]+b 其中W,b是可学习的参数。

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