【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用和加密安全技術(shù)的快速發(fā)展,加密通信逐漸成為網(wǎng)絡(luò)傳遞消息的主要方式,保證加密通信的證書(shū)驗(yàn)證系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用到各大具備網(wǎng)絡(luò)通信的應(yīng)用中。然而,加密通信使用的證書(shū)結(jié)構(gòu)一般比較復(fù)雜,并且證書(shū)的屬性之間存在多重限制條件�，F(xiàn)有的加密證書(shū)驗(yàn)證系統(tǒng)難以做到實(shí)現(xiàn)全部限制條件,從而導(dǎo)致非法證書(shū)入侵。為了確保用戶(hù)可以在網(wǎng)絡(luò)中安全地獲取證書(shū),本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套加密證書(shū)驗(yàn)證系統(tǒng)的驗(yàn)證工具RFCcertNLP,該工具充分利用了NLP(Natural Language Processing,自然語(yǔ)言處理)技術(shù)在信息提取方面的優(yōu)異特性。具體而言,RFCcertNLP利用NLP技術(shù)的分詞、分句以及詞性標(biāo)記解決了定義X.509證書(shū)的RFC文檔數(shù)據(jù)不規(guī)則問(wèn)題;利用關(guān)系提取模型讓信息提取過(guò)程更加智能。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段,本文以RFC文檔為輸入文本,通過(guò)設(shè)計(jì)算法提取不規(guī)則的RFC文檔中的語(yǔ)句。NLP技術(shù)主要體現(xiàn)在三個(gè)方面:根據(jù)模式匹配去除頁(yè)眉頁(yè)腳以及無(wú)用信息;利用NLP的分詞、分句能力獲取完整語(yǔ)句;使用NLP的詞性標(biāo)記能力分類(lèi)語(yǔ)句。在信息提取階段,本文設(shè)計(jì)了一個(gè)程度,條件類(lèi),條件值,結(jié)果類(lèi),結(jié)果值的五元組來(lái)定義RFC規(guī)則,并利用End-to-end模型直接從單一語(yǔ)句中提取關(guān)系實(shí)例。在提取關(guān)系時(shí),將五元組中的代詞利用NLP技術(shù)的代詞消解模型替換為屬性名詞,提升了關(guān)系提取的信息可用性。并使用Dropout層來(lái)降低模型的過(guò)擬合程度。根據(jù)以上設(shè)計(jì),本文實(shí)現(xiàn)了基于NLP的RFC規(guī)則提取,并從規(guī)則語(yǔ)句提取算法的性能、機(jī)器學(xué)習(xí)模型的表現(xiàn)以及系統(tǒng)的發(fā)現(xiàn)漏洞能力三個(gè)方面做了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。測(cè)試表明,本文實(shí)現(xiàn)的工具在三個(gè)方面都有很好的表現(xiàn)。在規(guī)則語(yǔ)句提取方面,本文實(shí)現(xiàn)的算法在時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度上相比于RFCcert有很大提升。在規(guī)則提取方面,本文實(shí)現(xiàn)的算法在精確率和召回率上得到了比較好的結(jié)果。在證書(shū)驗(yàn)證系統(tǒng)驗(yàn)證方面,RFCcertNLP利用32條規(guī)則產(chǎn)生了89個(gè)證書(shū)。其中,在與RFCcert相同的21條規(guī)則中,RFCcertNLP發(fā)現(xiàn)了38個(gè)漏洞而RFCcert僅僅發(fā)現(xiàn)了24個(gè)�？偟膩�(lái)說(shuō),工具從總體上提升了現(xiàn)有工具的處理效率并成功發(fā)現(xiàn)了更多現(xiàn)有證書(shū)驗(yàn)證系統(tǒng)的漏洞。
【圖文】：

使用了正則表達(dá)式去尋找相關(guān)頁(yè)眉頁(yè)腳所在的行，并將其刪除。在刪除頁(yè)眉頁(yè)腳后，所得到的信息即為分句的主要對(duì)象。圖3.3 提取規(guī)則算法在分句過(guò)程中，由于包含很多無(wú)用的非字母符號(hào)（主要是空格和回車(chē)）。因此，本文想到的策略是先分詞，將所有的行里面的單詞都聚合成一個(gè)單詞集。因?yàn)檫@些單詞是有序的。因此，算法只要找到每一句的結(jié)尾單詞即可將這些單詞分句。基于這樣的思想，算法將 line 數(shù)據(jù)中的多余非字母字符刪除并且只保留一個(gè)單詞集。當(dāng)然算法還在初始化過(guò)程中定義了 ASN.1 結(jié)構(gòu)體的形式、關(guān)鍵字字典以及自然語(yǔ)言表達(dá)的形式。在初始化結(jié)束以后，算法開(kāi)始對(duì)語(yǔ)句進(jìn)行提取信息。提取的過(guò)程在算法第 10-22 行。最外層的循環(huán)就是剛剛所講到的遍歷單詞。在遍歷單詞的時(shí)候，如果發(fā)現(xiàn)這個(gè)單詞符合章節(jié)定義（算法 12-14 行），那么我們就將當(dāng)前章節(jié)換成這個(gè)單詞。如果發(fā)現(xiàn)這個(gè)單詞為自然語(yǔ)言結(jié)尾

由于在 SSL\TLS 的實(shí)現(xiàn)中所有的消費(fèi)者規(guī)則驗(yàn)證都是必須實(shí)現(xiàn)的，因此規(guī)則驗(yàn)證也主要集中于消費(fèi)者規(guī)則。圖3.4 適用范圍分類(lèi)算法區(qū)分消費(fèi)者規(guī)則和生產(chǎn)者規(guī)則的方法就在于規(guī)則語(yǔ)句中的描述。在進(jìn)行認(rèn)真的觀察后，本文提出了和 RFCcert 相似的基于搜索的規(guī)則劃分方法。例如，主語(yǔ)為 CA 的大多是生產(chǎn)者規(guī)則。而賓語(yǔ)為 CA 的大多是消費(fèi)者規(guī)則。因此，本文設(shè)計(jì)了基于 NLP詞性標(biāo)記的語(yǔ)句實(shí)體識(shí)別算法。根據(jù) NLP 的詞性標(biāo)記功能，可以確定一個(gè)句子的主語(yǔ)和賓語(yǔ)。根據(jù)主語(yǔ)賓語(yǔ)的主體含義來(lái)判斷當(dāng)前語(yǔ)句的規(guī)則類(lèi)型。規(guī)則分類(lèi)算法如圖 3.4 所示。與 RFCcert 不同的是，，本文首創(chuàng)性的提出了自然語(yǔ)言處理的方法。算法的 1-5 行是算法的初始化階段。提取了規(guī)則集，確定了生產(chǎn)者的名次定義，消費(fèi)者的名詞定義以及初始化了生產(chǎn)者規(guī)則集和消費(fèi)者規(guī)則集。初始化結(jié)束后
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TN918;TP391.1

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本文編號(hào)：2594065