中国人民解放军陆军工程大学张国敏获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军工程大学申请的专利一种分布式多智能体网络渗透方法、装置及存储介质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：CN118713916B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411011791.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种分布式多智能体网络渗透方法、装置及存储介质是由张国敏;王坤;王秀磊;邢长友;王娜设计研发完成，并于2024-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种分布式多智能体网络渗透方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于强化学习和渗透测试技术领域，本发明公开了一种分布式多智能体网络渗透方法、装置及存储介质，将处于同一个网段上但特征信息不同的主机划分成不同的子网；在基于分布式因果强化学习的攻击路径发现任务中，在各自的子网域分别放置一个智能体进行节点扫描，将扫描的信息输入到时序卷积因果模型中，输出表示漏洞类型的时空特征信息；聚合网络状态信息，得到主机状态序列；向每个智能体输入所述主机状态序列，以使智能体基于所述主机状态序列执行一系列动作获取并共享每个智能体的渗透经验，迭代直至因果强化学习模型收敛，得到训练好的因果强化学习模型。优点：使得智能体状态、动作空间爆炸等问题得到有效缓解，加快训练效率。
本发明授权一种分布式多智能体网络渗透方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种分布式多智能体网络渗透方法，其特征在于，包括： 基于目标大型网络中各网络的不同特征信息，将处于同一个网段上但特征信息不同的主机划分成不同的子网； 子网划分之后，得到划分为不同子区域的子网域，在基于分布式因果强化学习的攻击路径发现任务中，在各自的子网域分别放置一个智能体进行节点扫描，每个智能体包括一个预先训练好的时序卷积因果模型，将扫描的信息输入到所述预先训练好的时序卷积因果模型中，输出表示漏洞类型的时空特征信息； 聚合各智能体扫描的主机的漏洞类型的时空特征信息以及不同子网的网络状态信息，得到主机状态序列； 获取预先基于多智能体与网络环境交互过程构建的因果强化学习模型，向每个智能体输入所述主机状态序列，以使智能体基于所述主机状态序列执行一系列动作获取并共享每个智能体的渗透经验，迭代直至因果强化学习模型收敛，得到训练好的因果强化学习模型，完成敏感主机的渗透。
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