[發(fā)明專利]一種漏洞挖掘方法及系統(tǒng)

在審

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• 申請日: 2017-11-28
• 公開（公告）號: CN107835189A
• 公開（公告）日: 2018-03-23
• 發(fā)明（設計）人: 肖小劍;蔣發(fā)群
• 申請（專利權）人: 北京啟明星辰信息安全技術有限公司;啟明星辰信息技術集團股份有限公司
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司11227
• 代理人: 王寶筠

1.一種漏洞挖掘方法，其特征在于，包括：

在向被測系統(tǒng)發(fā)送測試用例后，采集監(jiān)控對象的狀態(tài)圖像；

將所述狀態(tài)圖像與預存圖像進行比對；

根據(jù)比對結果確定工業(yè)控制系統(tǒng)是否存在異常狀態(tài)；

在確定存在異常狀態(tài)的情況下，分析確定異常原因。

2.根據(jù)權利要求1所述的漏洞挖掘方法，其特征在于，所述采集監(jiān)控對象的狀態(tài)圖像，包括：

根據(jù)向被測系統(tǒng)發(fā)送測試用例的頻率采集監(jiān)控對象的狀態(tài)圖像。

3.根據(jù)權利要求1所述的漏洞挖掘方法，其特征在于，在所述將所述狀態(tài)圖像與預存圖像進行比對之前，還包括：

對所述狀態(tài)圖像進行預處理。

4.根據(jù)權利要求1所述的漏洞挖掘方法，其特征在于，所述將所述狀態(tài)圖像與預存圖像進行比對，包括：

將所述狀態(tài)圖像進行灰度化處理，得到灰度狀態(tài)圖像；

將所述灰度狀態(tài)圖像與預存的正常灰度圖像進行比對。

5.根據(jù)權利要求4所述的漏洞挖掘方法，其特征在于，所述根據(jù)比對結果確定工業(yè)控制系統(tǒng)是否存在異常狀態(tài)，包括：

若所述灰度狀態(tài)圖像與預存的正常灰度圖像的灰度值差值小于第一預設閾值，確定工業(yè)控制系統(tǒng)正常；

若所述灰度狀態(tài)圖像與預存的正常灰度圖像的灰度值差值大于或等于第一預設閾值，確定工業(yè)控制系統(tǒng)異常。

6.根據(jù)權利要求1所述的漏洞挖掘方法，其特征在于，所述將所述狀態(tài)圖像與預存圖像進行比對，包括：

根據(jù)所述狀態(tài)圖像中事物的特征指標構建神經網絡學習模型；

通過對所述神經網絡的機器學習確定所有特征指標的權重值；

根據(jù)各個特征指標的權重值確定所述狀態(tài)圖像的目標數(shù)值；

將所述目標數(shù)值與第二預設閾值進行比對。

7.根據(jù)權利要求6所述的漏洞挖掘方法，其特征在于，所述根據(jù)比對結果確定工業(yè)控制系統(tǒng)是否存在異常狀態(tài)，包括：

若所述目標數(shù)值小于所述第二預設閾值，確定工業(yè)控制系統(tǒng)異常；

若所述目標數(shù)值大于或等于所述第二預設閾值，確定工業(yè)控制系統(tǒng)正常。

8.根據(jù)權利要求1所述的漏洞挖掘方法，其特征在于，所述監(jiān)控對象包括設備信號燈和上位機屏幕，則所述在確定存在異常狀態(tài)的情況下，分析確定異常原因，包括：

在確定存在異常狀態(tài)的情況下，通過將所述設備信號燈的狀態(tài)圖像與預存的信號燈異常圖像比較確定異常原因；或，

通過對上位機屏幕的狀態(tài)圖像中的文字進行識別處理，分析確定異常原因。

9.一種漏洞挖掘系統(tǒng)，包括初始設置模塊、數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)、數(shù)據(jù)收發(fā)系統(tǒng)和異常分析系統(tǒng)，其特征在于，所述異常分析系統(tǒng)包括：

圖像采集模塊，用于在向被測系統(tǒng)發(fā)送測試用例后，采集監(jiān)控對象的狀態(tài)圖像；

異常現(xiàn)象判斷模塊，用于將所述狀態(tài)圖像與預存圖像進行比對，并根據(jù)比對結果確定工業(yè)控制系統(tǒng)是否存在異常狀態(tài)；

異常原因確定模塊，用于在所述異常現(xiàn)象判斷模塊的判斷結果為是的情況下，分析確定異常原因。

10.根據(jù)權利要求9所述的漏洞挖掘系統(tǒng)，其特征在于，所述異常分析系統(tǒng)還包括：

初始化模塊，用于對所述異常分析系統(tǒng)進行初始化。

11.根據(jù)權利要求9所述的漏洞挖掘系統(tǒng)，其特征在于，所述異常分析系統(tǒng)還包括：

圖像預處理模塊，用于在所述異常現(xiàn)象判斷模塊對所述狀態(tài)圖像進行判斷之前，對所述狀態(tài)圖像進行預處理。