【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,越來越多的工控系統(tǒng)加入了云服務(wù),接入了云系統(tǒng)。在云端,各個工控系統(tǒng)之間以及工控系統(tǒng)與云之間的數(shù)據(jù)傳輸,都依賴著工控協(xié)議。但是,由于歷史原因,大多數(shù)工控協(xié)議之前均是不公開的,且協(xié)議的設(shè)計也是不完善的,本身存在著較多的漏洞。直接將工控協(xié)議接入到互聯(lián)網(wǎng)中,將會使工業(yè)系統(tǒng)面臨很多安全威脅,給工業(yè)生產(chǎn)帶來巨大的損失。因此亟需研究工控協(xié)議的安全問題,提高其安全性。工控協(xié)議逆向分析可以讓我們對未知協(xié)議有更多的了解,知道更多的相關(guān)協(xié)議細節(jié),可以為工控協(xié)議的漏洞掃描、模糊測試、安全防護等提供支持。本文重點研究了針對二進制類型工控協(xié)議的逆向分析算法,并設(shè)計實現(xiàn)了工控協(xié)議逆向分析系統(tǒng)。具體內(nèi)容有:1.針對工控系統(tǒng)與工控協(xié)議的特點,對現(xiàn)有的N-Gram算法進行改進,提出一種針對二進制類型的工控協(xié)議逆向分析算法,以對二進制類型工控協(xié)議進行細粒度的類型劃分。算法包含5個部分:字節(jié)流拆分、關(guān)鍵詞提取、關(guān)系分析、特征提取、分類算法。其中,字節(jié)流拆分用于將工控協(xié)議應(yīng)用層數(shù)據(jù)字節(jié)流拆分為不同的元素;關(guān)鍵詞提取用于降低集合規(guī)模,保留關(guān)鍵元素;關(guān)系分析用于分析集合內(nèi)元素的特征,分析計算出頻繁模式;特征提取用于將已分析出的特征整理歸納成特征森林,以便用于后續(xù)的分類;分類算法用于將待分類數(shù)據(jù)與特征森林進行比較分析計算,得到最終的子類型分類結(jié)果。2.在上述算法基礎(chǔ)上,設(shè)計實現(xiàn)了工控協(xié)議逆向分析系統(tǒng)。系統(tǒng)可以從pcap文件中提取待分類工控協(xié)議的應(yīng)用層數(shù)據(jù),可以展示特征森林與最終分類結(jié)果的相關(guān)算法邏輯,得到工控協(xié)議的具體類型。系統(tǒng)測試表明該系統(tǒng)可以對二進制工控協(xié)議的子類型進行細粒度分類,且分類的結(jié)果可以呈現(xiàn)樹狀的邏輯結(jié)構(gòu),可以為后續(xù)針對于工控協(xié)議的漏洞掃描、安全防護等提供支持。
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP393.08;TP273

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本文編號：2687261