基于多Agent联合决策的队组协同攻击规划

自动化渗透测试通过将人工找寻可能攻击路径的过程自动化,可大幅降低渗透测试的成本。现有方法主要利用单一Agent执行攻击任务,导致攻击动作执行耗时长,渗透效率不高;若考虑多个Agent协同攻击,由于每个Agent的局部状态有多个维度,总的规划问题的状态空间会呈指数级增长。针对上述问题,提出了基于多Agent联合决策的队组协同攻击规划方法。该方法首先将多Agent协同攻击路径规划问题转化为联合决策约束下的攻击目标分配问题,建立多Agent集中决策模式;然后以CDSO-CAP为模型基础,利用联合决策矢量矩阵JDVM计算渗透攻击奖励,并采用贪婪策略搜索多Agent的最优攻击目标。实验结果表明,与单Agent规划方法相比,该方法的收敛性相近,但执行轮次更短,更适合在多目标网络场景内进行快速攻击规划。