基于模糊仿真的认证协议漏洞挖掘数据集
收藏国家基础学科公共科学数据中心2026-01-30 收录
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资源简介：
本数据集包含了基于模糊仿真的认证协议漏洞挖掘技术研究的相关数据，主要数据项包括：强化学习算法的参数设置和配置文件；实验结果数据：包括不同算法（DQN、Dueling DQN、Noisy-Dueling DQN）的性能评估指标，包括胜率、平均奖励值和损失函数。本数据集涵盖了从实验开始到结束的整个时间范围，时间精度为每次交互动作的记录。空间范围限定在实验环境中，空间精度为每个交互节点的状态。计算DQN、Dueling DQN、基于改进的Noisy-Dueling DQN算法结果值，通过模拟认证协议的交互过程来检测潜在的逻辑漏洞。数据量为25KB。
提供机构：
中国电子信息产业集团有限公司第六研究所搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
该数据集聚焦于利用模糊仿真技术进行认证协议漏洞挖掘的研究，包含了强化学习算法（如DQN系列）的参数配置与实验结果数据，旨在通过模拟协议交互过程来识别潜在逻辑漏洞。数据规模较小，约为数十KB。
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