基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的工控協(xié)議模糊測(cè)試研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大小：2233 K
標(biāo)簽： 漏洞挖掘 模糊測(cè)試 工業(yè)控制協(xié)議
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文檔介紹：傳統(tǒng)模糊測(cè)試依賴專家經(jīng)驗(yàn)和協(xié)議規(guī)范，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型結(jié)構(gòu)，面對(duì)不同的ICPs(Industrial Control Protocols)有效性差，缺乏通用有效的模糊測(cè)試方法。針對(duì)上述問題，提出一種基于WGAN-GP(Wasserstein Generative Adversarial Network with Gradient Penalty)的ICP模糊測(cè)試方法，結(jié)合統(tǒng)計(jì)語言模型N-gram修正訓(xùn)練結(jié)果，并構(gòu)建了面向多種ICPs的通用模糊測(cè)試框架GPFuzz。在油氣集輸全流程工業(yè)攻防靶場(chǎng)中對(duì)3種常見工控協(xié)議(Modbus/TCP，Ethernet/IP，S7comm)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該框架生成的測(cè)試用例具有多樣性，在接受率和異常觸發(fā)指標(biāo)上優(yōu)于其他模糊測(cè)試方法，為ICS提供一種高效、通用的安全性評(píng)估方法，提升系統(tǒng)整體的安全性。
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