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基于NLP的RFC規(guī)則提取關鍵技術研究

發(fā)布時間:2020-03-21 23:03
【摘要】:隨著網(wǎng)絡應用和加密安全技術的快速發(fā)展,加密通信逐漸成為網(wǎng)絡傳遞消息的主要方式,保證加密通信的證書驗證系統(tǒng)已經(jīng)應用到各大具備網(wǎng)絡通信的應用中。然而,加密通信使用的證書結構一般比較復雜,并且證書的屬性之間存在多重限制條件,F(xiàn)有的加密證書驗證系統(tǒng)難以做到實現(xiàn)全部限制條件,從而導致非法證書入侵。為了確保用戶可以在網(wǎng)絡中安全地獲取證書,本文設計并實現(xiàn)了一套加密證書驗證系統(tǒng)的驗證工具RFCcertNLP,該工具充分利用了NLP(Natural Language Processing,自然語言處理)技術在信息提取方面的優(yōu)異特性。具體而言,RFCcertNLP利用NLP技術的分詞、分句以及詞性標記解決了定義X.509證書的RFC文檔數(shù)據(jù)不規(guī)則問題;利用關系提取模型讓信息提取過程更加智能。在數(shù)據(jù)預處理階段,本文以RFC文檔為輸入文本,通過設計算法提取不規(guī)則的RFC文檔中的語句。NLP技術主要體現(xiàn)在三個方面:根據(jù)模式匹配去除頁眉頁腳以及無用信息;利用NLP的分詞、分句能力獲取完整語句;使用NLP的詞性標記能力分類語句。在信息提取階段,本文設計了一個程度,條件類,條件值,結果類,結果值的五元組來定義RFC規(guī)則,并利用End-to-end模型直接從單一語句中提取關系實例。在提取關系時,將五元組中的代詞利用NLP技術的代詞消解模型替換為屬性名詞,提升了關系提取的信息可用性。并使用Dropout層來降低模型的過擬合程度。根據(jù)以上設計,本文實現(xiàn)了基于NLP的RFC規(guī)則提取,并從規(guī)則語句提取算法的性能、機器學習模型的表現(xiàn)以及系統(tǒng)的發(fā)現(xiàn)漏洞能力三個方面做了對比實驗。測試表明,本文實現(xiàn)的工具在三個方面都有很好的表現(xiàn)。在規(guī)則語句提取方面,本文實現(xiàn)的算法在時間復雜度和空間復雜度上相比于RFCcert有很大提升。在規(guī)則提取方面,本文實現(xiàn)的算法在精確率和召回率上得到了比較好的結果。在證書驗證系統(tǒng)驗證方面,RFCcertNLP利用32條規(guī)則產(chǎn)生了89個證書。其中,在與RFCcert相同的21條規(guī)則中,RFCcertNLP發(fā)現(xiàn)了38個漏洞而RFCcert僅僅發(fā)現(xiàn)了24個?偟膩碚f,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)有證書驗證系統(tǒng)的漏洞。
【圖文】:

字母符號,提取規(guī)則,空格,單詞


使用了正則表達式去尋找相關頁眉頁腳所在的行,并將其刪除。在刪除頁眉頁腳后,所得到的信息即為分句的主要對象。圖3.3 提取規(guī)則算法在分句過程中,由于包含很多無用的非字母符號(主要是空格和回車)。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單詞集。因為這些單詞是有序的。因此,算法只要找到每一句的結尾單詞即可將這些單詞分句;谶@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單詞集。當然算法還在初始化過程中定義了 ASN.1 結構體的形式、關鍵字字典以及自然語言表達的形式。在初始化結束以后,算法開始對語句進行提取信息。提取的過程在算法第 10-22 行。最外層的循環(huán)就是剛剛所講到的遍歷單詞。在遍歷單詞的時候,如果發(fā)現(xiàn)這個單詞符合章節(jié)定義(算法 12-14 行),那么我們就將當前章節(jié)換成這個單詞。如果發(fā)現(xiàn)這個單詞為自然語言結尾

消費者,生產(chǎn)者,分類算法,語句


由于在 SSL\TLS 的實現(xiàn)中所有的消費者規(guī)則驗證都是必須實現(xiàn)的,因此規(guī)則驗證也主要集中于消費者規(guī)則。圖3.4 適用范圍分類算法區(qū)分消費者規(guī)則和生產(chǎn)者規(guī)則的方法就在于規(guī)則語句中的描述。在進行認真的觀察后,本文提出了和 RFCcert 相似的基于搜索的規(guī)則劃分方法。例如,主語為 CA 的大多是生產(chǎn)者規(guī)則。而賓語為 CA 的大多是消費者規(guī)則。因此,本文設計了基于 NLP詞性標記的語句實體識別算法。根據(jù) NLP 的詞性標記功能,可以確定一個句子的主語和賓語。根據(jù)主語賓語的主體含義來判斷當前語句的規(guī)則類型。規(guī)則分類算法如圖 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,消費者的名詞定義以及初始化了生產(chǎn)者規(guī)則集和消費者規(guī)則集。初始化結束后
【學位授予單位】:西安電子科技大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:TN918;TP391.1

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本文編號:2594065

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