随着信息技术的飞速发展,互联网已经给人类的生产以及生活方式带来了革命性的改变。然而互联网技术给各行各业创造巨大价值的同时,其自身潜在的易受网络攻击特性也给人们带来了许多不容忽视的网络安全问题。渗透测试作为评估网络系统安全性的有效方法之一,可用于检测系统中潜在却未发现的漏洞等安全性问题,帮助客户了解当前的网络安全状况。此外,客户还可根据测试结果对内部系统中的安全脆弱点进行加固,从而使网络变得更加安全可靠。然而,渗透测试对技术要求较高,通常需要专业工程师花费大量时间、精力挖掘系统漏洞并执行漏洞攻击来完成。为了提高渗透测试效率,减少对工程师的要求,本文提出了基于强化学习的攻击路径生成方法,设计并实现了一个能够在已知网络环境中,依据攻击路径攻陷目标主机的渗透测试系统。（1）从攻击者视角,本文提出了一种发现攻击路径的方法。首先,基于马尔科夫决策过程,通过模拟攻击过程的转化方法,将一个实际网络环境转化为强化学习训练环境。该转化方法以模拟实际渗透测试过程为基础,将渗透测试中目标主机的状态、可执行的操作、网络连通的性质等融入到环境中,构建一个可以表现渗透测试特性的强化学习训练环境。其次,在训练过程中利用攻陷主机获取回报的特点进行训练,引导智能体选择最佳响应动作,生成攻击次数最少的渗透路线。然后,对DQN算法进行改良,使用D2QN算法完成训练,此算法可以加快收敛速度,并提高稳定性。最后通过实验验证和对比分析,证明基于强化学习的攻击路径生成方法具有可行性和可用性。（2）本文设计并实现了一个可依据攻击方案完成渗透测试的系统。系统通过攻击路径生成模块,生成攻击方案,调用系统中集成的信息搜集、漏洞发现和漏洞利用模块完成渗透测试。信息搜集模块可以获取域名、主机、Web应用等多方面的信息。漏洞发现模块利用现有漏洞扫描产品和CNVD（国家信息安全漏洞共享平台）漏洞库,发现目标主机中存在的漏洞。漏洞利用模块通过集成的渗透攻击工具和自定义的漏洞利用插件进行攻击。（3）对本文设计的系统和攻击路径生成模型进行测试与分析。搭建虚拟化测试环境,并将此环境转化为强化学习训练环境,对各模块进行功能性测试,并验证攻击方案的有效性。结果表明本系统可以生成攻击路径,能够满足渗透测试的需求,在功能完整性、易用性、攻击路径生成方面具有一定优势。