[發明專利]一種基于提升樹的分類模型的越權漏洞檢測方法有效
| 申請號： | 202010982414.4 | 申請日： | 2020-09-17 |
| 公開（公告）號： | CN112118259B | 公開（公告）日： | 2022-04-15 |
| 發明（設計）人： | 李逸蕭;張攀 | 申請（專利權）人： | 四川長虹電器股份有限公司 |
| 主分類號： | H04L9/40 | 分類號： | H04L9/40;H04L41/14;H04L41/142;G06K9/62 |
| 代理公司： | 四川省成都市天策商標專利事務所(有限合伙) 51213 | 代理人： | 趙以鵬 |
| 地址： | 621000 四*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 提升 分類 模型 越權 漏洞 檢測 方法 | ||
1.一種基于提升樹的分類模型的越權漏洞檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
通過被動掃描獲取目標系統流量；通過被動掃描的方式，搜集訪問目標系統的所有http請求，將獲取的所有請求存儲在數據庫中；
收集目標網站特征,根據需求從http請求業務中提取特征，用于分類器的學習，根據提升樹的分類模型計算得出模型函數FM(x)；
遍歷獲取的http請求,把樣本特征值代入模型函數FM(x)中,查看返回結果是否為1來判斷該請求是否合規；將清洗后的請求，通過替換、刪除之前預設的用戶權限校驗值，通過比對response與改變之前是否有變化進行越權漏洞的檢測；
所述FM(x)的計算方法如下:
根據http請求特征構建決策樹Tree1；
根據構建的Tree1預測結果計算殘差，決策樹Tree1的殘差＝真實值-預測值；
根據上述計算得到的殘差構建決策樹Tree2；
決策樹Tree2一直到決策樹Tree m的殘差＝真實值-上一輪決策樹Tree(m-1)的殘差；m表示樹的個數；
所述殘差的計算方式如下：
rmi＝yi-r(m-1)i
其中，rmi表示殘差；i＝1,2,…,m；
Yi表示被動掃描獲取的請求根據權重計算方式得到的值,即真實值；權重的分配根據業務進行業務權重設置；
rm-1(i)表示上一輪殘差；
以此類推，最后對所有決策樹Tree進行線性加法運算，得到最終的模型：
其中，x為被動掃描獲取的請求根據權重計算方式得到的值；
θm為決策樹的參數；決策樹的參數即為特征值根據權重系數計算出的值減去殘差的值；
T(x；θm)表示決策樹，T函數就是把所有樹參數組合成決策樹的一個過程函數。
2.根據權利要求1所述的一種基于提升樹的分類模型的越權漏洞檢測方法，其特征在于，從http請求業務中提取的特征包括：訪問量，訪問行為，參數類型，返回類型，敏感信息占比，特定信息占比，請求成功率。
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