隨著社會(huì)的發(fā)展,人類正越來越依賴互聯(lián)網(wǎng)。2017年基于Windows網(wǎng)絡(luò)共享協(xié)議漏洞的永恒之藍(lán)病毒肆虐全球。在網(wǎng)絡(luò)或軟件系統(tǒng)中,如果存在可被利用的漏洞,將會(huì)對(duì)個(gè)人和社會(huì)造成巨大的風(fēng)險(xiǎn)。。因而漏洞挖掘技術(shù)已經(jīng)發(fā)展成為信息安全領(lǐng)域重要的研究問題。采用傳統(tǒng)的漏洞挖掘方法已經(jīng)不能應(yīng)對(duì)當(dāng)今復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)安全形勢(shì)。近年來人工智能技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)飛速發(fā)展,在科學(xué)、教育、醫(yī)療等領(lǐng)域解決了很多重大問題。本文采用模糊測(cè)試（fuzzing）方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議進(jìn)行漏洞挖掘。模糊測(cè)試技術(shù)通過向測(cè)試目標(biāo)發(fā)送大量異常數(shù)據(jù)并監(jiān)控軟件系統(tǒng)是否正常工作來進(jìn)行漏洞挖掘。本文的漏洞挖掘方法首先需要分析協(xié)議格式并建模,利用模糊試探值對(duì)協(xié)議不同的部分變異,以此來生成大量的測(cè)試用例。然后將這些測(cè)試用例發(fā)送給測(cè)試目標(biāo),并實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)測(cè)試目標(biāo)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和進(jìn)程狀態(tài)。最后如果測(cè)試用例觸發(fā)了漏洞,系統(tǒng)自動(dòng)記錄下測(cè)試用例信息以及漏洞信息。Fuzzing算法雖然可以產(chǎn)生大量測(cè)試用例,但是測(cè)試用例的有效性通常較差。向測(cè)試目標(biāo)發(fā)送大量的測(cè)試用例并監(jiān)測(cè)其是否觸發(fā)了漏洞。以上過程通常會(huì)占用大量的時(shí)間。本文對(duì)上述fuzzing算法做了進(jìn)一步的改進(jìn),將機(jī)器學(xué)習(xí)模型運(yùn)... 

【文章來源】：北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－ｌ半監(jiān)學(xué)習(xí)樣本分布示意圖??

?輸出層??圖２－２前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖２－３所示，每個(gè)神經(jīng)兀都吋以輸出和接收反饋。最??為典型的反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該祌經(jīng)Ｍ絡(luò)在進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算時(shí)，??網(wǎng)絡(luò)連接的權(quán)值是固定的，通過輸入信號(hào)自動(dòng)的訓(xùn)練神經(jīng)Ｎ絡(luò)，Ｍ終使Ｈ標(biāo)函數(shù)??的值最小，以此來求解最小解問題。??Ｙｉ?Ｙ２???Ｙ．??個(gè)個(gè)個(gè)????〇???〇???ＨＩ??，ｅ：｝?，?ｅＶ）……（Ｖ：〕??Ｘｉ?Ｔ?Ｘｓ?Ｉ?Ｘｎ???Ｗｌ?１?：：?Ｗｌ２?１：?Ｗｉｎ??Ｗ２１?？?Ｗ－２?．?Ｗ：：ｎ??１?參?？??？?？?？??’?Ｗｎｌ?〇?Ｗｎ２?０?Ｗ仙??Ｉ＊?Ｌ?Ｉｎ??圖２－３反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??２．４．３神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能??祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是人１：智能科學(xué)的窀要組成部分，它的Ｍ絡(luò)結(jié)構(gòu)模擬／人類人腦??的推理過程，信號(hào)通過祌經(jīng)元的傳遞處理

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)中的應(yīng)用[J]. 朱琨,張琪.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2017(03)
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博士論文
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[2]基于模糊測(cè)試的漏洞挖掘及相關(guān)攻防技術(shù)研究[D]. 王志強(qiáng).西安電子科技大學(xué) 2015
[3]基于序列聚類的軟件漏洞檢測(cè)方法研究[D]. 王妍妍.燕山大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于模型檢測(cè)的漏洞挖掘方法研究[D]. 張松年.西安電子科技大學(xué) 2015
[2]工控設(shè)備漏洞挖掘技術(shù)研究[D]. 于長(zhǎng)奇.北京郵電大學(xué) 2015
[3]基于Fuzzing算法的網(wǎng)絡(luò)漏洞挖掘研究[D]. 張賽丹.北京郵電大學(xué) 2015
[4]深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識(shí)別中的應(yīng)用研究[D]. 陳碩.華南理工大學(xué) 2013
[5]二進(jìn)制應(yīng)用程序漏洞挖掘技術(shù)研究[D]. 康凱.北京郵電大學(xué) 2013
[6]基于協(xié)議分析的漏洞挖掘技術(shù)研究[D]. 劉馳.北京郵電大學(xué) 2010
[7]基于支持向量機(jī)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類技術(shù)研究[D]. 王侖武.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2009
[8]Fuzzing漏洞挖掘與溢出利用分析技術(shù)研究[D]. 王穎.解放軍信息工程大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3062911