本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)攻防技術(shù)，尤其涉及一種基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)攻防決策支持方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題日益嚴(yán)峻。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全防御方法主要依賴于人工經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則設(shè)置，面對(duì)復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)攻擊，往往難以及時(shí)、有效地制定防御策略。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，已有一些網(wǎng)絡(luò)安全決策支持系統(tǒng)，如通過(guò)評(píng)估資產(chǎn)重要性、漏洞嚴(yán)重程度等因素，生成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分和補(bǔ)救措施優(yōu)先級(jí)列表。但是，該方法未充分考慮攻擊路徑和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，生成的防御策略針對(duì)性不足。因此，現(xiàn)有技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)安全決策支持方法還存在攻防策略分析不充分、缺乏有效的策略評(píng)估和動(dòng)態(tài)優(yōu)化機(jī)制等問(wèn)題，難以應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)安全威脅。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)攻防決策支持方法及系統(tǒng)，能夠解決現(xiàn)有技術(shù)中的問(wèn)題。

2、本發(fā)明實(shí)施例的第一方面，

3、提供一種基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)攻防決策支持方法，包括：

4、獲取網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔⒑驮O(shè)備配置信息，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)字孿生模型，采集網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和安全日志，利用深度學(xué)習(xí)模型提取特征，生成網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估報(bào)告，基于所述網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估報(bào)告和預(yù)設(shè)攻擊模式庫(kù)，使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模擬攻擊路徑，生成攻擊圖譜；

5、利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析所述攻擊圖譜，識(shí)別目標(biāo)節(jié)點(diǎn)并生成初始防御策略集，將所述初始防御策略集應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)字孿生模型，通過(guò)對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多輪攻防演練，評(píng)估每個(gè)防御策略的有效性；

6、基于防御策略的有效性評(píng)估結(jié)果，使用多目標(biāo)優(yōu)化算法生成多個(gè)候選防御方案，對(duì)所述候選防御方案進(jìn)行安全性和可行性分析，選擇最優(yōu)防御方案，將所述最優(yōu)防御方案細(xì)化為具體的實(shí)施步驟，包括設(shè)備配置調(diào)整、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)優(yōu)化和安全策略更新，同時(shí)對(duì)所述最優(yōu)防御方案進(jìn)行情景分析，生成應(yīng)對(duì)不同攻擊情況的備選方案，將最優(yōu)防御方案及備選方案通過(guò)可視化界面呈現(xiàn)，并提供決策依據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告。

7、在一種可選的實(shí)施例中，

8、獲取網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔⒑驮O(shè)備配置信息，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)字孿生模型，采集網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和安全日志，利用深度學(xué)習(xí)模型提取特征，生成網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估報(bào)告，基于所述網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估報(bào)告和預(yù)設(shè)攻擊模式庫(kù)，使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模擬攻擊路徑，生成攻擊圖譜包括：

9、采集網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔⒑驮O(shè)備配置信息，通過(guò)主動(dòng)探測(cè)協(xié)議獲取設(shè)備型號(hào)、操作系統(tǒng)版本、開(kāi)放端口信息，通過(guò)被動(dòng)監(jiān)聽(tīng)獲取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，提取賬號(hào)信息和安全策略信息，構(gòu)建包給出方案中涉及的數(shù)學(xué)計(jì)算公式latex，要求給出的公式不能是過(guò)于常見(jiàn)的，如果公式比較簡(jiǎn)單，則進(jìn)行創(chuàng)新性的改進(jìn)后再給出含物理層、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層和數(shù)據(jù)層的多層次網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)字孿生模型；

10、基于所述多層次網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)字孿生模型，持續(xù)采集網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和安全日志，提取流量元數(shù)據(jù)特征和日志多維特征，采用時(shí)間序列異常檢測(cè)算法識(shí)別異常流量模式，使用多變量相關(guān)性分析方法檢測(cè)異常事件關(guān)聯(lián)，通過(guò)圖嵌入算法將網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為低維向量表示，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取全局網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)特征；

11、計(jì)算資產(chǎn)重要性權(quán)重、威脅頻次系數(shù)、脆弱點(diǎn)分布密度和攻擊強(qiáng)度指數(shù)，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)量化評(píng)估矩陣，利用層次分析法計(jì)算主觀權(quán)重，同時(shí)使用熵權(quán)法計(jì)算客觀權(quán)重，將主觀權(quán)重與客觀權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均得到綜合權(quán)重，基于綜合權(quán)重計(jì)算網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)得分，生成網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估報(bào)告；

12、基于所述網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估報(bào)告，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)攻防領(lǐng)域知識(shí)圖譜，將系統(tǒng)漏洞、錯(cuò)誤配置、弱密碼和訪問(wèn)控制缺陷表示為網(wǎng)絡(luò)攻防領(lǐng)域知識(shí)圖譜中的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系，使用本體推理規(guī)則擴(kuò)展攻防知識(shí)；

13、將網(wǎng)絡(luò)攻擊過(guò)程建模為馬爾可夫決策過(guò)程，定義狀態(tài)空間、動(dòng)作空間和轉(zhuǎn)移概率，設(shè)計(jì)包含攻擊成功率、資源消耗和隱蔽性的多目標(biāo)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，利用所述網(wǎng)絡(luò)攻防領(lǐng)域知識(shí)圖譜中的攻防知識(shí)初始化策略網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法迭代優(yōu)化攻擊決策，生成最優(yōu)攻擊路徑和攻擊圖譜。

14、在一種可選的實(shí)施例中，

15、利用所述網(wǎng)絡(luò)攻防領(lǐng)域知識(shí)圖譜中的攻防知識(shí)初始化策略網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法迭代優(yōu)化攻擊決策，生成最優(yōu)攻擊路徑和攻擊圖譜包括：

16、基于網(wǎng)絡(luò)攻防領(lǐng)域知識(shí)圖譜，通過(guò)因果發(fā)現(xiàn)和因果推理技術(shù)提取攻防行為之間的因果依賴關(guān)系，構(gòu)建因果知識(shí)圖譜，其中節(jié)點(diǎn)表示攻防實(shí)體，有向邊表示因果效應(yīng)；

17、使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻防領(lǐng)域知識(shí)圖譜和因果知識(shí)圖譜進(jìn)行表示學(xué)習(xí)，得到知識(shí)的特征表示，其中包括節(jié)點(diǎn)的嵌入式表示和關(guān)系的嵌入式表示，構(gòu)建層次化的策略網(wǎng)絡(luò)，包括頂層策略網(wǎng)絡(luò)和底層策略網(wǎng)絡(luò)，其中頂層策略網(wǎng)絡(luò)選擇目標(biāo)攻擊階段，底層策略網(wǎng)絡(luò)選擇具體的攻擊原子動(dòng)作；

18、利用所述知識(shí)的特征表示對(duì)策略網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始化，將頂層策略網(wǎng)絡(luò)的輸入層與攻擊階段節(jié)點(diǎn)的嵌入式表示對(duì)齊，將底層策略網(wǎng)絡(luò)的輸入層與攻擊原子動(dòng)作節(jié)點(diǎn)的嵌入式表示對(duì)齊；

19、在策略網(wǎng)絡(luò)推斷攻擊決策時(shí)，將當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)映射到網(wǎng)絡(luò)攻防領(lǐng)域知識(shí)圖譜中的對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)下的因果子圖，并將所述因果子圖輸入到已初始化的策略網(wǎng)絡(luò)中，推斷最優(yōu)攻擊動(dòng)作，同時(shí)結(jié)合知識(shí)圖譜相關(guān)性指標(biāo)，優(yōu)化策略網(wǎng)絡(luò)，得到優(yōu)化后的攻擊策略，將優(yōu)化后的攻擊策略更新到網(wǎng)絡(luò)攻防領(lǐng)域知識(shí)圖譜和因果知識(shí)圖譜中，并基于優(yōu)化后的策略網(wǎng)絡(luò)、更新后的網(wǎng)絡(luò)攻防領(lǐng)域知識(shí)圖譜和因果知識(shí)圖譜，生成最優(yōu)攻擊路徑和攻擊圖譜。

20、在一種可選的實(shí)施例中，

21、將所述初始防御策略集應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)字孿生模型，通過(guò)對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多輪攻防演練，評(píng)估每個(gè)防御策略的有效性包括：

22、在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)字孿生模型中，構(gòu)建防御博弈模型，其中博弈參與者包括攻防雙方的行為，并定義策略空間和收益函數(shù)，將初始防御策略集應(yīng)用于防御博弈模型；

23、設(shè)計(jì)調(diào)度算法，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)字孿生模型中虛擬節(jié)點(diǎn)的計(jì)算資源、存儲(chǔ)空間和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，獲取監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，根據(jù)所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整初始防御策略集中防御組件的部署和狀態(tài)，得到調(diào)整后的防御策略集；

24、利用對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)字孿生模型中進(jìn)行多輪攻防演練，模擬攻防對(duì)抗過(guò)程，在模擬攻防對(duì)抗過(guò)程中，將防御節(jié)點(diǎn)設(shè)置為分布式參與者，通過(guò)防御節(jié)點(diǎn)之間共享情報(bào)和協(xié)同工作，計(jì)算分布式防御策略；

25、采用多階段博弈模型，將模擬攻防對(duì)抗過(guò)程劃分為多個(gè)階段，在每個(gè)階段分析局部最優(yōu)策略，得到階段性分析結(jié)果，根據(jù)階段性分析結(jié)果，推斷攻擊者的下一步行為，并相應(yīng)調(diào)整分布式防御策略，形成優(yōu)化后的防御策略，并對(duì)所述優(yōu)化后的防御策略進(jìn)行量化分析，評(píng)估每個(gè)防御策略的有效性，最終得到評(píng)估結(jié)果。

26、在一種可選的實(shí)施例中，

27、利用對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)字孿生模型中進(jìn)行多輪攻防演練，模擬攻防對(duì)抗過(guò)程，在模擬攻防對(duì)抗過(guò)程中，將防御節(jié)點(diǎn)設(shè)置為分布式參與者，通過(guò)防御節(jié)點(diǎn)之間共享情報(bào)和協(xié)同工作，計(jì)算分布式防御策略包括：

28、建立聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架包含多個(gè)防御節(jié)點(diǎn)和一個(gè)中心服務(wù)器，其中所述防御節(jié)點(diǎn)包括防火墻和入侵檢測(cè)系統(tǒng)，各防御節(jié)點(diǎn)基于自身采集到的本地?cái)?shù)據(jù)訓(xùn)練局部模型，所述局部模型為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)最小化損失函數(shù)得到局部模型參數(shù)，并采用同態(tài)加密算法對(duì)局部模型參數(shù)進(jìn)行加密處理，得到加密局部模型參數(shù)；

29、各防御節(jié)點(diǎn)通過(guò)安全通信協(xié)議將加密局部模型參數(shù)上傳至中心服務(wù)器，中心服務(wù)器接收并驗(yàn)證各防御節(jié)點(diǎn)上傳的加密局部模型參數(shù)的完整性和真實(shí)性，并根據(jù)各防御節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)量對(duì)加密局部模型參數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均，生成全局模型參數(shù)，由中心服務(wù)器將全局模型參數(shù)分發(fā)給各防御節(jié)點(diǎn)；

30、防御節(jié)點(diǎn)接收全局模型參數(shù)作為初始化參數(shù)，利用本地?cái)?shù)據(jù)對(duì)初始化參數(shù)進(jìn)行模型微調(diào)，得到更新后的局部模型參數(shù)，重復(fù)迭代直到滿足預(yù)設(shè)的迭代終止條件，得到最終的聯(lián)合模型參數(shù)，同時(shí)在所述網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)字孿生模型中，利用對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多輪攻防演練，并基于最終的聯(lián)合模型參數(shù)和攻防演練結(jié)果，計(jì)算初始分布式防御策略；

31、各防御節(jié)點(diǎn)基于最終的聯(lián)合模型參數(shù)和初始分布式防御策略更新本地防御模型，并利用更新后的本地防御模型對(duì)實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行異常檢測(cè)和攻擊識(shí)別，得到檢測(cè)結(jié)果，由中心服務(wù)器基于各防御節(jié)點(diǎn)的檢測(cè)結(jié)果，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)字孿生模型中的攻防演練經(jīng)驗(yàn)，協(xié)調(diào)制定并執(zhí)行全局防御策略，實(shí)現(xiàn)分布式網(wǎng)絡(luò)防御；根據(jù)實(shí)際防御效果更新網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)字孿生模型，并重復(fù)執(zhí)行利用對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多輪攻防演練至更新網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)字孿生模型的過(guò)程，對(duì)生成的分布式網(wǎng)絡(luò)防御策略進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化。

32、在一種可選的實(shí)施例中，

33、基于防御策略的有效性評(píng)估結(jié)果，使用多目標(biāo)優(yōu)化算法生成多個(gè)候選防御方案，對(duì)所述候選防御方案進(jìn)行安全性和可行性分析，選擇最優(yōu)防御方案包括：

34、構(gòu)建多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合平臺(tái)，實(shí)時(shí)采集并整合防火墻日志、入侵檢測(cè)系統(tǒng)記錄、網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、終端行為日志及威脅情報(bào)數(shù)據(jù)，并通過(guò)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法對(duì)采集的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間同步，形成預(yù)處理后的多維數(shù)據(jù)集；

35、利用預(yù)處理后的多維數(shù)據(jù)集，設(shè)計(jì)分層自編碼器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行特征提取和降維，構(gòu)建高維特征向量，基于所述高維特征向量，采用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)和圖卷積網(wǎng)絡(luò)的混合模型，對(duì)高維特征向量進(jìn)行時(shí)序分析和拓?fù)潢P(guān)系建模，學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)行為模式和攻擊特征，生成網(wǎng)絡(luò)行為模型；

36、利用所述網(wǎng)絡(luò)行為模型，結(jié)合基于案例推理和專(zhuān)家系統(tǒng)的混合方法，構(gòu)建防御知識(shí)庫(kù)，從預(yù)先構(gòu)建的防御知識(shí)庫(kù)中檢索與當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)行為模式相似的歷史案例，并通過(guò)規(guī)則引擎應(yīng)用專(zhuān)家定義的啟發(fā)式規(guī)則，生成初始候選防御方案集；

37、構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型，將防御效果、資源消耗、誤報(bào)率和系統(tǒng)性能作為優(yōu)化目標(biāo)，對(duì)所述初始候選防御方案集應(yīng)用改進(jìn)的非支配排序遺傳算法進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，得到目標(biāo)最優(yōu)解集，同時(shí)設(shè)計(jì)基于知識(shí)圖譜的安全評(píng)估框架，融合專(zhuān)家知識(shí)和歷史案例，對(duì)目標(biāo)最優(yōu)解集中的每個(gè)候選方案進(jìn)行評(píng)估，生成評(píng)估結(jié)果，基于評(píng)估結(jié)果計(jì)算各候選方案的綜合評(píng)估分?jǐn)?shù)；

38、設(shè)計(jì)多層次指標(biāo)體系，對(duì)每個(gè)候選方案，基于計(jì)算得到的綜合評(píng)估分?jǐn)?shù)，計(jì)算其在各項(xiàng)指標(biāo)上的隸屬度，運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)方法得到最終量化評(píng)分，選取最終量化評(píng)分最高的方案作為最優(yōu)防御方案。

39、在一種可選的實(shí)施例中，

40、基于評(píng)估結(jié)果計(jì)算各候選方案的綜合評(píng)估分?jǐn)?shù)計(jì)算公式如下：

41、；

42、其中，score(x)表示候選方案x的綜合評(píng)估分?jǐn)?shù)，λ表示權(quán)衡系數(shù)，n表示評(píng)估指標(biāo)個(gè)數(shù)，wi表示第i個(gè)評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重，μi(x)表示候選方案x在第i個(gè)評(píng)估指標(biāo)上的隸屬度值，β表示調(diào)節(jié)參數(shù)，k(x)表示候選方案x與歷史成功防御措施的相似性，m表示目標(biāo)函數(shù)個(gè)數(shù)，αa表示第a個(gè)目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系數(shù)，fa(x)表示候選方案x在第a個(gè)目標(biāo)函數(shù)上的得分，表示所有候選方案在第a個(gè)目標(biāo)函數(shù)上的最大值，yj表示候選方案中第j個(gè)方案，p表示控制不同目標(biāo)組合的非線性程度。

43、本發(fā)明實(shí)施例的第二方面，

44、提供一種基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)攻防決策支持系統(tǒng)，包括：

45、第一單元，用于獲取網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔⒑驮O(shè)備配置信息，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)字孿生模型，采集網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)和安全日志，利用深度學(xué)習(xí)模型提取特征，生成網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估報(bào)告，基于所述網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估報(bào)告和預(yù)設(shè)攻擊模式庫(kù)，使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模擬攻擊路徑，生成攻擊圖譜；

46、第二單元，用于利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析所述攻擊圖譜，識(shí)別目標(biāo)節(jié)點(diǎn)并生成初始防御策略集，將所述初始防御策略集應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)字孿生模型，通過(guò)對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多輪攻防演練，評(píng)估每個(gè)防御策略的有效性；

47、第三單元，用于基于防御策略的有效性評(píng)估結(jié)果，使用多目標(biāo)優(yōu)化算法生成多個(gè)候選防御方案，對(duì)所述候選防御方案進(jìn)行安全性和可行性分析，選擇最優(yōu)防御方案，將所述最優(yōu)防御方案細(xì)化為具體的實(shí)施步驟，包括設(shè)備配置調(diào)整、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)優(yōu)化和安全策略更新，同時(shí)對(duì)所述最優(yōu)防御方案進(jìn)行情景分析，生成應(yīng)對(duì)不同攻擊情況的備選方案，將最優(yōu)防御方案及備選方案通過(guò)可視化界面呈現(xiàn)，并提供決策依據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告。

48、本發(fā)明實(shí)施例的第三方面，

49、提供一種電子設(shè)備，包括：

50、處理器；

51、用于存儲(chǔ)處理器可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器；

52、其中，所述處理器被配置為調(diào)用所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的指令，以執(zhí)行前述所述的方法。

53、本發(fā)明實(shí)施例的第四方面，

54、提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序指令，所述計(jì)算機(jī)程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)前述所述的方法。

55、在本實(shí)施例中，通過(guò)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)字孿生模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和設(shè)備配置的精準(zhǔn)刻畫(huà)，為攻防策略分析提供真實(shí)可靠的環(huán)境基礎(chǔ)。利用深度學(xué)習(xí)提取網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)特征，并通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)和攻擊圖譜分析，模擬潛在的攻擊路徑，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)的全面評(píng)估。采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成初始防御策略集，并在數(shù)字孿生環(huán)境中通過(guò)對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行攻防演練，實(shí)現(xiàn)對(duì)防御策略有效性的定量評(píng)估，引入多目標(biāo)優(yōu)化算法動(dòng)態(tài)優(yōu)化防御方案，在保證安全性的同時(shí)兼顧策略實(shí)施的可行性，提高防御策略的綜合效益，根據(jù)最優(yōu)防御方案生成具體可執(zhí)行的實(shí)施步驟，并針對(duì)不同攻擊情況提供備選方案，增強(qiáng)防御體系的靈活性和應(yīng)變能力。通過(guò)可視化界面呈現(xiàn)攻防決策分析結(jié)果，并提供決策依據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告，為網(wǎng)絡(luò)管理員提供直觀、可解釋的輔助決策支持。充分利用人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的智能分析、攻防策略的自動(dòng)生成與優(yōu)化，相比傳統(tǒng)方法，大幅提升了網(wǎng)絡(luò)安全防御的智能化水平和實(shí)時(shí)響應(yīng)能力，為應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)提供了有效的解決方案。