[發(fā)明專利]一種Web站點(diǎn)漏洞掃描方法和裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210586173.7
• 申請日: 2012-12-28
• 公開（公告）號: CN103077348A
• 公開（公告）日: 2013-05-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙劍輝;宋探;陳福軍;云朋
• 申請（專利權(quán)）人: 華為技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06F21/55
• 分類號: G06F21/55;G06F17/30
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫;熊永強(qiáng)

1.一種Web站點(diǎn)的漏洞掃描方法，其特征在于，包括：

獲取待測網(wǎng)站的測試對象集合中的目標(biāo)測試對象，所述目標(biāo)測試對象包括目標(biāo)URL統(tǒng)一資源定位符和所述目標(biāo)URL指向的頁面；

提取所述目標(biāo)測試對象中待測漏洞的漏洞特征，并根據(jù)所述漏洞特征生成待測漏洞特征向量；

計(jì)算預(yù)置的待測漏洞標(biāo)準(zhǔn)向量與所述待測漏洞特征向量之間的相似度；

當(dāng)所述相似度小于預(yù)置的閾值時，不對所述目標(biāo)測試對象進(jìn)行檢測所述待測漏洞的操作。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取待測網(wǎng)站的測試對象集合中的目標(biāo)測試對象之前包括：

將所述待測網(wǎng)站域名與預(yù)置的經(jīng)驗(yàn)種子庫中的種子拼接生成組合URL集合；

將所述組合URL集合和所述待測網(wǎng)站導(dǎo)航頁面中包括的URL加入到種子URL集合中；

將根據(jù)所述種子URL集合提取到的所述待測網(wǎng)站每一個URL和對應(yīng)的頁面保存至所述測試對象集合。

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，還包括：

將所述測試對象集合中的URL加入到所述預(yù)置的經(jīng)驗(yàn)種子庫中。

4.如權(quán)利要求1-3任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，還包括：

根據(jù)預(yù)置的樣本網(wǎng)站采用矢量空間模型VSM方法計(jì)算所述待測漏洞標(biāo)準(zhǔn)向量。

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)置的樣本網(wǎng)站采用矢量空間模型VSM計(jì)算所述待測漏洞標(biāo)準(zhǔn)向量具體包括：

獲取所述樣本網(wǎng)站的測試對象集合中的所述待測漏洞的樣本特征向量；

確定所述樣本特征向量中各個向量的權(quán)重；

根據(jù)所述權(quán)重和所述樣本特征向量計(jì)算出所述待測漏洞的待測漏洞標(biāo)準(zhǔn)向量。

6.如權(quán)利要求5任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述計(jì)算預(yù)置的待測漏洞標(biāo)準(zhǔn)向量與所述待測漏洞特征向量之間的相似度包括：

計(jì)算所述預(yù)置的待測漏洞向量和待測漏洞特征向量的夾角的余弦值作為二者之間的相似度。

7.一種Web站點(diǎn)的漏洞掃描裝置，其特征在于，包括：

測試對象獲取模塊，用于獲取待測網(wǎng)站的測試對象集合中的目標(biāo)測試對象，所述目標(biāo)測試對象包括目標(biāo)URL和所述目標(biāo)URL指向的頁面；

特征生成模塊，用于提取所述目標(biāo)測試對象中待測漏洞的漏洞特征，并根據(jù)所述漏洞特征生成待測漏洞特征向量；

相似度計(jì)算模塊，用于計(jì)算預(yù)置的待測漏洞標(biāo)準(zhǔn)向量與所述待測漏洞特征向量之間的相似度；

漏洞檢測篩選模塊，用于當(dāng)所述相似度小于預(yù)置的閾值時，不對所述目標(biāo)測試對象進(jìn)行檢測所述待測漏洞的操作。

8.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，還包括：

配置模塊，用于將所述待測網(wǎng)站域名與預(yù)置的經(jīng)驗(yàn)種子庫中的種子拼接生成組合URL集合；將所述組合URL集合和所述待測網(wǎng)站導(dǎo)航頁面中包括的URL加入到種子URL集合中；將根據(jù)所述種子URL集合提取到的所述待測網(wǎng)站每一個URL和對應(yīng)的頁面保存至所述測試對象集合。

9.如權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，還包括：

更新模塊，用于將所述測試對象集合中的URL加入到所述預(yù)置的經(jīng)驗(yàn)種子庫中。

10.如權(quán)利要求7-9任一項(xiàng)所述的裝置，其特征在于，還包括：

標(biāo)準(zhǔn)向量計(jì)算模塊，用于根據(jù)預(yù)置的樣本網(wǎng)站采用矢量空間模型VSM方法計(jì)算所述待測漏洞標(biāo)準(zhǔn)向量。

11.如權(quán)利10所述的裝置，其特征在于，所述標(biāo)準(zhǔn)向量計(jì)算模塊包括；

樣本向量獲取單元，用于獲取所述樣本網(wǎng)站的測試對象集合中的所述待測漏洞的樣本特征向量；

權(quán)重確定單元，用于確定所述樣本特征向量中各個向量的權(quán)重；

標(biāo)準(zhǔn)向量計(jì)算單元，用于根據(jù)所述權(quán)重和所述樣本特征向量計(jì)算出所述待測漏洞的待測漏洞標(biāo)準(zhǔn)向量。

12.如權(quán)利要求11任一項(xiàng)所述的裝置，其特征在于，所述相似度計(jì)算模塊包括：

計(jì)算單元，用于計(jì)算預(yù)置的待測漏洞向量和待測漏洞特征向量的夾角的余弦值作為二者之間的相似度。