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本发明公开了一种基于对比图聚类和强化学习的漏洞评估方法，包括步骤：将网络安全漏洞数据集，输入至多维条件变分自动编码器，学习公共特征表示和特定特征表示，将网络环境参数样本，输入至文本编码器生成网络环境的特征表示；进行基于相似性度量的聚类生成聚类图；使用动态样本加权策略，对公共特征表示进行加权处理；智能体将漏洞与漏洞‑环境样本对之间的差异性作为训练初始评估分的奖励函数，并评估模块，计算出漏洞初始评估分；将漏洞初始评分、实际网络环境输入至包含记忆库的决策模块中生成最终的漏洞评估分；本方案具有根据实际的
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117834309A
(43)申请公布日2024.04.05
(21)申请号202410251919.1G06F18/2135(2023.01)
(22)申请日2024.0
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