本發(fā)明公開了一種基于強化學習的Java反序列化漏洞檢測系統(tǒng)及方法，包括：漏洞數(shù)據(jù)采集；構(gòu)建序列化感知的代碼屬性圖SCPG，挖掘潛在漏洞調(diào)用鏈；利用強化學習對模糊測試的種子調(diào)度過程進行建模，訓練模糊決策模型；對待檢測的JAVA文件進行靜態(tài)分析，構(gòu)建序列化感知的代碼屬性圖SCPG并識別潛在漏洞調(diào)用鏈，使用模糊決策模型對潛在漏洞調(diào)用鏈進行驗證，輸出存在利用風險的反序列化漏洞調(diào)用鏈。本發(fā)明可以一定程度上解決傳統(tǒng)JAVA反序列化漏洞調(diào)用鏈挖掘方法中人工開銷大、精度不高的問題；并且相較于基于變量可控性分析的JAVA反序列化漏洞調(diào)用鏈自動挖掘方法，本發(fā)明可以通過模糊測試對挖掘得到的潛在漏洞調(diào)用鏈進行驗證，使得實際應(yīng)用領(lǐng)域更廣、精度更高。