| 基于生成對抗網絡的工控協(xié)議模糊測試研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：2233 K | |
| 標簽： 漏洞挖掘 模糊測試 工業(yè)控制協(xié)議 | |
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| 文檔介紹：傳統(tǒng)模糊測試依賴專家經驗和協(xié)議規(guī)范，基于神經網絡的方法受限于訓練數(shù)據(jù)質量和模型結構，面對不同的ICPs(Industrial Control Protocols)有效性差，缺乏通用有效的模糊測試方法。針對上述問題，提出一種基于WGAN-GP(Wasserstein Generative Adversarial Network with Gradient Penalty)的ICP模糊測試方法，結合統(tǒng)計語言模型N-gram修正訓練結果，并構建了面向多種ICPs的通用模糊測試框架GPFuzz。在油氣集輸全流程工業(yè)攻防靶場中對3種常見工控協(xié)議(Modbus/TCP，Ethernet/IP，S7comm)進行實驗，結果表明該框架生成的測試用例具有多樣性，在接受率和異常觸發(fā)指標上優(yōu)于其他模糊測試方法，為ICS提供一種高效、通用的安全性評估方法，提升系統(tǒng)整體的安全性。 | |
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