मानव फीडबैक का उपयोग करके एक बुद्धिमान पैठ परीक्षण विधि

पैठ परीक्षण को नेटवर्क सुरक्षा का मूल्यांकन करने के लिए सबसे प्रमुख विधि के रूप में व्यापक रूप से मान्यता प्राप्त है। हालाँकि, तीन चुनौतियाँ उन रणनीतियों के निर्माण में बाधा डालती हैं जो मानव अपेक्षाओं के साथ मेल खाती हैं। इस लेख में, हम मानव फीडबैक आधारित एक विधि प्रस्तुत करते हैं जो रणनीति निर्माण को बढ़ावा देती है। हमारी विधि दो घटकों में विभाजित है: एजेंट प्रशिक्षण और निर्णय-निर्माण। एजेंट प्रशिक्षण के दौरान, हम कार्यों को विघटित करने के लिए एक पदानुक्रमात्मक ढांचा और डेटा दक्षता में सुधार के लिए सलाह देने के लिए एक ज्ञान आधार स्थापित करते हैं। फिर हम अप्रभावी अन्वेषण को कम करने के लिए कार्रवाई के स्थान पर सीमाएँ लगाते हैं। अंत में, हम मानव फीडबैक के आधार पर एक पुरस्कार मॉडल का प्रशिक्षण करते हैं और इस पुरस्कार मॉडल द्वारा मार्गदर्शित करके मॉडल को समायोजित करते हैं। निर्णय-निर्माण में, हम निर्णय की सटीकता बढ़ाने के लिए मॉडल आउटपुट को संसाधित करते हैं। हमने वास्तविक दुनिया के नेटवर्क के आधार पर परिदृश्य बनाए, और परिणाम दर्शाते हैं कि हमारी विधि अपेक्षाओं के अनुरूप पैठ परीक्षण रणनीतियों को उत्पन्न करने में प्रभावी है।