AutoPentest-DRL：使用深度强化学习的自动渗透测试工具

AutoPentest-DRL是一个基于深度强化学习（DRL）技术的自动化渗透测试框架。该框架可以针对给定的网络确定最合适的攻击路径，并可以通过渗透测试工具（如Metasploit）对该网络执行模拟攻击。

该框架可以使用网络扫描工具，如Nmap，来发现目标网络中的漏洞，也可以允许研究人员自行输入参数执行渗透测试。该工具使用了MulVAL攻击图生成器来确定潜在的攻击树，然后以简化的形式将其输入到DQN决策引擎中。

作为输出生成的攻击路径可以输入到渗透测试工具（如Metasploit）中，以对真实的目标网络进行攻击，或者与逻辑网络一起使用，例如用于教育目的。此外，AutoPentest-DRL还使用了拓扑生成算法生成用于训练DQN的多个网络拓扑。

该工具的正常使用需要以下几个额外的工具组件：

MulVAL： AutoPentest-DRL所使用的攻击图生成器，可以针对给定的网络生成潜在的攻击路径。 MulVAL需要安装在AutoPentest-DRL文件夹中的repos/mulval目录下。
Nmap： AutoPentest-DRL使用Nmap网络扫描器来扫描真实网络中的安全漏洞，下面给出的是在Ubuntu中安装nmap的命令：

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sudo apt-get install nmap

Metasploit： AutoPentest-DRL所使用的渗透测试工具，可以直接针对真实的目标网络并利用DQN引擎来执行攻击。要安装Metasploit，可以使用Metasploit网站上提供的安装程序。另外，我们使用pymetasploit3作为RPC API与Metasploit进行通信，该工具需要安装在Penetration_tools/pymetasploit3目录下。

AutoPentest-DRL主要是在Ubuntu 18.04 LTS操作系统上开发的，理论上可以在其他系统平台上正常使用。广大研究人员可以直接访问该项目的【Releases页面】获取最新的工具版本。

AutoPentest-DRL基于Python开发，它还需要几个额外的工具包才能运行。可以使用项目中提供的requirements.txt文件和下列命令来安装必要的软件包，该命令需要在 AutoPentest-DRL/目录下运行：

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$ sudo -H pip install -r requirements.txt

最后一步就是安装数据库，其中将包含关于真实主机和漏洞的详细信息。请从该项目的【Releases页面】下载名为database.tgz的文件，并将其提取至Database/目录中。

AutoPentest-DRL最简单的使用方式就是以逻辑攻击模式运行，该模式可以针对给定的逻辑网络判断最优的攻击路径。

如需在示例网络拓扑上使用逻辑攻击模式，请从终端窗口运行以下命令：

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$ python3 ./AutoPentest-DRL.py logical_attack

MulVal_P/logical_attack.P文件中描述了此攻击模式中使用的逻辑网络拓扑，其中包括有关服务器、服务器连接及其漏洞的详细信息。可以按照MulVAL文档中描述的语法修改此文件。

在逻辑攻击模式下，不进行实际攻击，只提供最优攻击路径作为输出。通过参考文件mulval_results/AttackGraph.pdf中MulVAL生成的攻击图的可视化，您可以详细研究攻击步骤。

AutoPentest-DRL：【点击阅读原文】

https://github.com/crond-jaist/AutoPentest-DRL/blob/master/user_guide.md

https://github.com/risksense/mulval

https://github.com/DanMcInerney/pymetasploit3

https://www.metasploit.com/

https://www.jaist.ac.jp/misc/crond/index-en.html

https://www.jaist.ac.jp/english/

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