基于模型检测的网络安全漏洞挖掘技术研究
基于机器学习的网络安全攻防研究
基于机器学习的网络安全攻防研究网络安全已经成为当前互联网时代面临的重大挑战之一。
随着互联网的普及和发展，各种网络攻击事件也层出不穷。
为了提高网络安全防护能力，机器学习技术应运而生，并逐渐在网络安全攻防研究中发挥着重要的作用。
一、机器学习在网络安全防御中的应用机器学习技术的应用涵盖了网络安全防御的各个领域，包括入侵检测、恶意代码检测、威胁情报分析等。
下面将分别介绍这些领域中机器学习的具体应用及其相关研究。
1. 入侵检测入侵检测是网络安全中非常重要的一环。
传统的入侵检测方法主要基于规则或签名匹配，但这些方法对于未知的威胁依然存在很大的局限性。
机器学习技术通过从大量历史数据中学习模式，能够识别未知的入侵行为，并进行及时的预警。
目前，基于机器学习的入侵检测研究主要包括两个方面：基于监督学习的入侵检测和基于无监督学习的入侵检测。
基于监督学习的入侵检测需要标注大量的已知攻击和正常流量数据，通过构建分类模型来判断新的流量是否属于攻击。
而基于无监督学习的入侵检测不需要标注数据，通过学习正常流量的分布特点，当新的流量与正常分布差异较大时就可以判断为攻击。
2. 恶意代码检测恶意代码是指那些具有恶意目的或具有潜在危险的计算机程序。
恶意代码的检测一直是一项具有挑战性的任务。
传统的恶意代码检测方法主要基于特征匹配，但随着恶意代码变异的不断增加，这些方法的效果也越来越差。
机器学习技术在恶意代码检测领域的应用已经取得了一定的成果。
其中，基于静态特征的恶意代码检测主要通过分析恶意代码的二进制或文本特征来判断其是否为恶意代码。
而基于动态特征的恶意代码检测则通过监控恶意代码在运行时的行为特征来进行判断。
3. 威胁情报分析威胁情报分析是指从大量的网络安全信息中提取关键信息，并进行有效分析，以预测和应对未来的网络威胁。
机器学习技术在威胁情报分析中的应用包括威胁情报收集、威胁情报共享和威胁情报分析等方面。
通过机器学习技术，可以根据网络攻击的行为特征、攻击者的行为模式等信息，从大量的威胁情报数据中提取出有价值的信息，为网络安全工作者提供决策支持。
基于网络爬虫的XSS漏洞挖掘技术
将Ｍ — Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｖ ａ ｌ — Ｈ ａ ｓ ｈ 算法与Ｍ Ｄ ５ 算法进行 比较。 实验 据可 以使压 缩后的文件是 原先文件 的３ ０ ％ ， 在 客户端对 数据 进 行 了验证 ， Ｃ Ｐ Ｕ 为Ｐ ｅ ｎ ｔ ｉ ｕ ｍ Ｅ ５ ３ ０ ０ ， 内存为２ Ｇ Ｂ 。 软件 行压缩后 ， 该功能在 服务器端也必 须设置 ， 这 样服务器才 能接 环境采 用一台计算 机，
基于 网络爬 虫的Ｘ Ｓ Ｓ 漏洞 挖掘技术 可以分为３ 个 模块 ： 网 络爬 虫模块 、 代码 自动注入模块和漏洞检测模块 。
记 录 为空 。
２ ． ３漏洞检测模块
代码注 入完成之 后， 还 需要对 注入 的结果进行 检测， 以确 定是否存在该漏 洞。 本文 通过 匹配漏洞特征库来判断Ｘ Ｓ Ｓ 漏洞
关键 词： Ｘ Ｓ Ｓ ； 网络爬 虫； 漏 ｒ ｖ ａ ｌ — Ｈ ａ ｓ ｈ ， 可 以计算Ｕ Ｒ Ｌ 的ｈ ａ ｓ ｈ 值： 令Ｍ ＝ 去掉常见字符后
Ｎ ， 代 表在Ｕ Ｒ Ｌ 中选 取字 符时间隔的字符数 。 Ｎ 是一 Ｗ ｅ ｂ 技术是 Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ 上最 具活力和发展潜力的技 术 ， 它广 的字符 长度 ／ 例如， Ｎ ＝ ３ ， 字符长度为３ ６ ， ￣Ｍ ＝ １ ２ ， 泛应用于商业、 教育、 娱 乐等 领域， 但是它存 在许多的漏洞 。 由 个按照经验来设置的参数 ， ２ 个字符。 于Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ 的不安全 性 ， 许 多恶意攻击者意图进行Ｗ ｅ ｂ 攻击。 而 表示选取字符的间隔是１ 在众多的Ｗ ｅ ｂ 攻击 中， 跨 站脚本攻击 （ Ｘ Ｓ Ｓ ） 所 占的比例非常大。
在 代码注 入时， 测试每 一个注入 点， 测试时 按照数据 库中 所 有的用户输入进 行检测是一件 十分 困难 的事情。因而， 本文 形。 测试代码顺序依次 从数据库 中取 出一条记录， 直到数据库中的 提 出了一种基于网络爬 虫的Ｘ Ｓ Ｓ 漏 洞挖 掘技术。
基于拟态防御机制的漏洞攻击检测技术
数字技术与应用 Digital Technology &Application
Vol.41 No.12 Dec 2023
中图分类号:TP309
文献标识码:A
DOI:10.19695/12-1369.2023.12.74
（2）异构等价执行体 ：对输入分发代理发送的请求 进行响应，得到响应结果 ；
241
第 41 卷
数字技术与应用
（3）拟态裁决控制器 ：对响应结果进行拟态裁决， 并将拟态裁决结果发送给输出反馈控制器 ；
（4）输出反馈控制器 ：根据拟态裁决结果对攻击检 测模块进行信息反馈。
根据 GB/T 30279-2020《信息安全技术 网络安全 漏洞分类分级指南》，网络安全漏洞分为 ：超危、高危、
中危、低危四个级别。网络安全漏洞分级主要依据三个 指标 ：被利用性指标、影响程度指标、环境因素指标。 其中，被利用性指的是攻击者可以以网络、邻接、本地 或物理四种不同的访问路径，受影响组件在系统版本、 配置参数、运行环境等因素影响下，根据不同权限要求、 交互条件实施破坏目标系统的行为 ；影响程度针对保密 性、完整性和可用性某一个方面或组合的影响程度，利 用安全漏洞对目标系统造成的损害程度 ；环境因素考虑 漏洞所处的网络环境、当前漏洞被利用的技术程度、影 响范围等外部环境下，漏洞的危害程度。
动态异构冗余结构的基础是异构性 (Dynamic Analysis)[4]。 为了有效防止同一漏洞的同时发生，它要求异构执行体 具有良好的兼容性，以确保它们在不同的属性和特性上 都能够有效地发挥作用。然而，如果攻击者只针对异构 的属性，那么这种保护机制就会失效。随着层次的增加， 具有更多属性的执行体，漏洞的可防御性也会更强，从 而使得攻击变得更加困难。
网络安全漏洞挖掘与修复的自动化方法
网络安全漏洞挖掘与修复的自动化方法网络安全漏洞挖掘与修复是保障信息系统安全的重要环节，但传统的安全漏洞挖掘与修复方法耗时、耗力，效果有限。
随着人工智能和机器学习的发展，自动化方法逐渐成为网络安全领域的研究热点。
本文将介绍网络安全漏洞挖掘与修复的自动化方法，并讨论其应用前景和挑战。
网络安全漏洞挖掘是通过对系统进行渗透测试、源代码审查等手段，找出系统中可能存在的安全漏洞。
传统的漏洞挖掘方法通常需要安全专家手动分析系统以发现漏洞，这既耗时又容易出错。
因此，研究人员开始探索基于机器学习和人工智能的自动化漏洞挖掘方法。
自动化漏洞挖掘方法可以分为基于规则的方法和基于学习的方法。
基于规则的方法利用预定义的规则进行漏洞检测，例如检测密码弱口令、未授权访问等。
这种方法适用于已知漏洞类型的检测，但对于未知漏洞无法有效发现。
基于学习的方法则是通过机器学习算法对已有的漏洞样本进行学习，建立漏洞模型，然后用该模型对新的系统进行漏洞检测。
这种方法能够发现未知漏洞，但需要大量的漏洞样本来训练模型。
除了漏洞挖掘，自动化修复也是网络安全中的重要问题。
自动化修复的目标是通过补丁或其他方式修复系统中的漏洞，从而减少系统受到攻击的风险。
自动化修复方法可以分为基于规则的修复方法和基于学习的修复方法。
基于规则的修复方法利用预定义的规则进行修复，例如关闭不必要的服务、升级软件等。
这种方法简单直接，但对于复杂的漏洞可能效果有限。
基于学习的修复方法则是通过机器学习算法对已有的修复记录进行学习，建立修复模型，然后用该模型对新的漏洞进行修复。
这种方法能够应对复杂的漏洞，但同样需要大量的修复记录来训练模型。
自动化方法在网络安全漏洞挖掘与修复中具有广阔的应用前景。
首先，自动化方法能够大大减少漏洞挖掘和修复的时间和精力投入，提高安全专家的工作效率。
其次，自动化方法能够发现和修复传统方法无法发现和修复的漏洞，从而提高系统安全性。
最后，自动化方法能够快速响应安全事件，减少漏洞被攻击利用的时间窗口。
基于BERT模型的源代码漏洞检测技术研究
基于BERT模型的源代码漏洞检测技术研究
罗乐琦;张艳硕;王志强;文津;薛培阳
【期刊名称】《信息安全研究》
【年(卷),期】2024(10)4
【摘要】源代码漏洞检测常使用代码指标、机器学习和深度学习等技术.但是这些技术存在无法保留源代码中的句法和语义信息、需要大量专家知识对漏洞特征进行定义等问题.为应对现有技术存在的问题,提出基于BERT(bidirectional encoder representations from transformers)模型的源代码漏洞检测模型.该模型将需要检测的源代码分割为多个小样本,将每个小样本转换成近似自然语言的形式,通过BERT模型实现源代码中漏洞特征的自动提取,然后训练具有良好性能的漏洞分类器,实现Python语言多种类型漏洞的检测.该模型在不同类型的漏洞中实现了平均99.2%的准确率、97.2%的精确率、96.2%的召回率和96.7%的F1分数的检测水平,对比现有的漏洞检测方法有2%~14%的性能提升.实验结果表明,该模型是一种通用的、轻量级的、可扩展的漏洞检测方法.
【总页数】8页(P294-301)
【作者】罗乐琦;张艳硕;王志强;文津;薛培阳
【作者单位】北京电子科技学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.基于信息流分析的源代码漏洞挖掘技术研究
2.基于卷积神经网络的源代码漏洞检测模型
3.基于Attention-BiLSTM模型的Python 源代码漏洞检测方法
4.基于BERT的漏洞文本特征分类技术研究
5.基于学习的源代码漏洞检测研究与进展
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基于数据挖掘的网络入侵检测模型研究
１ 网络 入 侵 检 测 系统概 述
１１ 网络入侵 检 测介 绍 ．
网络人侵检测就是从计算机网络系统 中的若干关键点收集信息 （ 如系统 日志、 审计数据和网络数据 包等 ）并分析这些信息 ，发现 网络 中是否有违反安全策略的行为和遭到攻击的迹象 。 ， 人侵检测根据检测方法的不同可以分为异常检测和误用检测… 而异常检测是指将用户正常的习惯 。 行为特征存储到特征数据库 中， ’ 然后将用户当前行为特征与特征数据库 中的特征进行比较 ， 若两者偏差 大于给定阀值 ， 则说明发生了异常 ， 异常检ｉ 依赖于专家的直觉和经验 ， 贝 ０ 因此有一定的局限性。误用检 测是指将已知的攻击方式 以某种形式存储在知识库 中， 然后通过判断知识库中的人侵模式是否出现来检 测 攻击 ，如 果 出现 ，说 明发 生 了人侵 ，但 它 的缺 点是 不能识 别 新 的攻击 模式 。 根据检测的数据来源 ， 入侵检测 系统可 以分为两类 ： １ 基于主机的人侵检测系统（ Ｉ Ｓ ； ２ 基 （） ＨＤ ） （ ） 于网络 的人侵检测系统（ Ｉ Ｓ。 Ｎ Ｄ ）基于主机的入侵检测系统是通过分析审计数据和系统 日志来发现可能的 人侵 ， 而基于网络 的入侵检测系统通过分析网络数据包来检测可能的人侵。 传统的人侵检测系统依赖于 专家对系统的理解以及对已知人侵模式的认识 ， 通常采用字符串模式 匹配规则来建立 ， 结果使系统的有 效性和 自 适应性受到了很大的限制。 １２ 入 侵检 测 的局 限性 ． 对目 前各种 网络入侵检测系统（ Ｉ Ｓ分析后可以得知它们具有如下局限性 ： ＮＤ ） （ ）自 １ 适应性差 ：目前 ，大部分人侵检测产品是由安全专家预先定义出一系列特征模式来识别人
攻击． 高 网络 入侵 检 测 系统 的 自适 应 性和 可扩展 性 。 提 关 键词 ：入 侵检 测 ；数据 挖 掘 ；网络 安 全 中图分 类号 ：Ｔ ３ ３０ Ｐ ９． ８ 文 献标识 码 ：Ａ
基于深度学习的网络入侵检测方法研究
基于深度学习的网络入侵检测方法研究网络入侵是指攻击者利用网络空间漏洞，从而获取敏感信息、破坏系统或者窃取资源。
随着网络技术的不断发展，网络入侵已经成为一种常见的安全威胁。
传统的入侵检测方法主要基于规则匹配、特征识别等技术，具有一定的局限性。
而基于深度学习的网络入侵检测方法则可以通过学习网络流量数据的特征，实现更加精确和高效的入侵检测，本文将介绍基于深度学习的网络入侵检测方法的原理、关键技术、应用现状以及未来发展前景。
一、基于深度学习的网络入侵检测方法的原理基于深度学习的网络入侵检测方法基于神经网络进行建模，通过学习网络流量数据的特征，实现了对异常流量的检测。
具体来说，该方法分为两个阶段：模型训练和入侵检测。
首先是模型训练阶段。
在这个阶段中，首先需要构建深度神经网络的模型架构，然后使用标记的数据集对模型进行训练。
其中标记的数据集是指标注了正常流量和异常流量的网络数据集。
模型通过学习这些标记的数据集，提取并学习数据的特征，建立了一个能够准确反映数据特征的模型。
这个模型训练好以后，就可以用于后续的入侵检测。
其次是入侵检测阶段。
在这个阶段中，该方法将网络流量数据送入已经训练好的深度神经网络模型中，从而得到一个预测结果。
如果模型预测结果表明当前的网络流量数据是异常流量，则会触发警报或者防御措施，从而保护网络安全。
二、基于深度学习的网络入侵检测方法的关键技术基于深度学习的网络入侵检测方法的关键技术主要包括数据预处理，模型的选择和训练，以及模型的评估和调整。
1. 数据预处理在进行深度学习网络入侵检测之前，需要进行数据预处理。
数据预处理可以通过一系列技术来清洗数据、去除噪声和预处理特征。
这可以减少模型的复杂度，提高训练效果。
数据预处理方法主要包括数据标准化、数据降维以及特征工程。
2. 模型的选择和训练选择合适的深度神经网络模型是关键的。
目前，常用的网络模型包括卷积神经网络、循环神经网络和深度信念网络等。
在选择模型之后，需要使用数据集对模型进行训练，并优化模型参数。
基于数据挖掘的网站漏洞检测与防范研究
基于数据挖掘的网站漏洞检测与防范研究随着互联网的普及和发展，网站成为了人们获取信息和交流的主要途径之一。
然而，随之而来的问题就是网络安全的保障。
网站作为连接内外网的门户，也成为了黑客攻击的主要目标之一。
为了避免网站被黑客攻击和侵入，对网站漏洞的检测和防范显得尤为重要。
而数据挖掘技术则成为了该领域的重要手段之一。
一、网站漏洞的危害性网站漏洞是指网站架构、代码或业务流程中的缺陷或错误，使得黑客可以通过这些漏洞入侵到网站后台，从而进行非法操作和篡改网站内容。
网站漏洞可能产生以下危害:1、黑客入侵网站，窃取用户的个人信息和敏感信息，造成用户个人信息的泄露。
2、黑客篡改网站内容，诱导用户下载恶意软件或进行非法交易，以此牟取利益。
3、黑客攻击网站，瘫痪网站运行，造成网站瘫痪和用户体验下降。
二、数据挖掘技术在网站漏洞检测与防范中的应用数据挖掘技术是一种从大量数据中提取规律和模式的技术。
在网站漏洞检测与防范中，数据挖掘技术可以应用于如下方面：1、数据挖掘技术可以帮助安全专家及时发现网站漏洞，从而采取相应的安全措施和修复措施。
2、数据挖掘技术可以实现网站漏洞的自动扫描，在大量数据中快速准确地检测漏洞。
3、数据挖掘技术可以应用于网络流量分析，帮助安全人员快速识别和定位网络攻击源头，加强对攻击者的实时追踪和监测。
4、数据挖掘技术可以帮助网络安全部门预测和预防潜在的网络攻击和威胁，从而及时采取安全措施，防止攻击者入侵和篡改网站。
三、数据挖掘技术的具体应用数据挖掘技术在网站漏洞检测与防范中具有广泛的应用，其中常用的数据挖掘技术包括如下几种：1、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种用于寻找数据间相互关系的技术，该技术可以应用于安全日志分析和入侵检测等领域，从而发现潜在的漏洞和攻击源头。
关联规则挖掘常用于构建服务器黑白名单、异常用户检测和行为识别等方面。
2、分类算法分类算法是一种监督学习算法，其主要目的是根据已有的数据对新的数据进行分类。
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基于模型检测的网络安全漏洞挖掘技术研究
网络安全是当今互联网时代不可避免的话题，随着信息技术的不断发展，网络
攻击和漏洞也不断进化，成为普及而极其危险的形式。
为了保证网络安全和数据的安全性，需要不断的探索和研究最新的网络安全技术和方法。
本文主要从基于模型检测的角度出发，对网络安全漏洞挖掘技术进行探讨。
一、什么是模型检测？
模型检测技术是一种分析软件系统的形式方法，其通过自动化分析来验证某种
形式的描述是否满足所要求的性质，避免了手动的错误倾向性和有限性，通过算法对代码，软件，硬件系统进行缺陷检测和探测。
模型检测的主要优势在于其自动化、全面性和准确性，提供了一种可靠的缺陷检测方法。
目前广泛应用于各种软件和系统的设计和分析，适用于不同层面的检测，包括安全性检测、性能优化、不变性检测等等。
二、基于模型检测的网络安全漏洞挖掘技术
网络安全漏洞是网络系统中最侵犯隐私和数据安全的弱点。
在许多安全方案中，一种主要的方式是通过测试来发现这些漏洞。
然而，这种方法存在许多局限性，如只能检测已知的漏洞，测试的覆盖范围有限等等。
模型检测技术可以有效地解决这些问题，对于安全漏洞的检测非常有效，甚至可以在还没有实现漏洞的情况下找到漏洞。
1. 敏感信息泄露的检测
通过模型检测技术可以自动化地检测系统中敏感信息的泄露，如用户密码的明
文传输，易受攻击的数据库、文件输出等，准确地找到来自同一源的数据传输，或其他可疑的交互行为。
2. 恶意软件的检测
模型检测技术可以自动化地检测恶意软件的存在，包括恶意文件、恶意网站、
病毒以及其他恶意软件，同时还能检测恶意软件的行为和影响，确保网络安全。
3. 拒绝服务攻击的检测
拒绝服务攻击是一种对网络系统造成破坏的攻击方式，通过模型检测技术可以
发现协议攻击、端口溢出以及其他拒绝服务攻击。
模型检测可以对网络拓扑结构、攻击路径等进行模拟，通过对系统进行模拟，发现系统中的缺陷和漏洞。
三、模型检测的实现和应用
模型检测的核心思想在于建立一个模型，分析和检验模型是否满足某种规约性质。
常用的模型检测技术包括有限状态机模型、时序逻辑模型、模型转换模型等。
这些模型在网络安全漏洞挖掘中的应用非常广泛。
目前，基于模型检测技术的网络安全漏洞挖掘已广泛应用于各种网络安全领域，如网络防火墙、数据安全、网络入侵检测等。
一些商业公司也提供了模型检测的服务和产品，如微软、IBM、Symantec等。
同时，一些开源的模型检测工具也得到
了应用，如NuSMV、SPIN等。
总之，基于模型检测技术的网络安全漏洞挖掘具有自动化、全面性和高准确性
的特点，可以有效地应对安全威胁和妥善保护网络安全。
随着技术的不断发展，模型检测技术将会在网络安全领域发挥着越来越大的作用。