一种基于元认知驱动的自主攻击路径探测与自进化方法及系统

本申请公开了一种基于元认知驱动的自主攻击路径探测与自进化方法及系统，涉及网络安全领域，包括：进行初始化设定；获取目标网络环境状态与历史动作反馈，生成元认知评估向量，输出行动指令；执行攻击动作，获取执行结果反馈，若攻击失败，则将反馈数据、上下文及失败结果存入经验池，对失败模式分类并输出类型标签与解决建议，利用大语言模型生成并存储新攻击策略；若攻击成功，则判断是否达成测试目标，若未达成则循环迭代上述过程，直至达成目标或触发停止条件。本申请通过经验学习与策略演进实现策略自进化，将失败经验实时转化为可执行的策略变体，策略库能够随经验积累持续更新，并且使智能体具备对外部环境和自身内部状态的双重感知。