[發明專利]一種基于AI輔助的遠程漏洞精確驗證方法有效
| 申請號: | 202210359054.1 | 申請日: | 2022-04-07 |
| 公開(公告)號: | CN114785574B | 公開(公告)日: | 2023-09-29 |
| 發明(設計)人: | 王勇;葉明達;裘建開;曹雅素;嚴鈺君;安磊;徐孝忠;李建剛;戚浩金;婁一艇;陳曉杰;胡一嗔;張寒之;祝婉;葛志峰;趙萌;徐科兵;錢錫穎;夏海亮;劉琛;丁北平 | 申請(專利權)人: | 國網浙江省電力有限公司寧波供電公司;寧波送變電建設有限公司 |
| 主分類號: | H04L9/40 | 分類號: | H04L9/40;G06F21/57;G06F18/22;G06F18/23213;G06F18/2135;G06F18/27 |
| 代理公司: | 濟南魯科專利代理有限公司 37214 | 代理人: | 商福全 |
| 地址: | 315000 浙江*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 ai 輔助 遠程 漏洞 精確 驗證 方法 | ||
1.一種基于AI輔助的遠程漏洞精確驗證方法,其特征在于,所述驗證方法包括以下步驟:
S1,對漏洞樣本的通信數據使用Wireshark進行截取,以獲取通信數據并提取漏洞樣本的特征信息;
S2,使用K-Means算法對漏洞樣本相似度進行計算,以對漏洞樣本進行有效性驗證;
S3,使用Softmax函數對漏洞樣本進行歸一化操作,獲取歸一化的相似度結果,以方便進行相似度對比;
S4,將歸一化的相似度結果與POC攻擊結果進行組合,設定匹配預測的相似度閾值,完成漏洞樣本的精準驗證;
使用K-Means算法對漏洞樣本相似度進行計算包括以下步驟:
S2.1,對每個漏洞樣本分別建立矢量,每個漏洞樣本V使用以下數據表示為矢量形式,即V=(?VulType,?HasPOC,?PackLength,?PackCount,?PackRate);
S2.2,使用PCA算法對漏洞樣本數據包的相關數據進行降維處理,將數據包長度、數據包個數和數據包傳輸速率三個維度的數據合并為1個維度,定義為PackInfo,即:PackInfo=?PCA(PackLength,?PackCount,?PackRate),以降低降低計算的復雜度及對數據樣本量的要求;
S2.3,以(VulType,HasPoc,?PackInfo)三個維度的數據建立大量的樣本空間,獲取空間樣本點;
S2.4,將三個維度的數據分別向X,Y和Z進行投影,獲取不同面上的投影;
S2.5,在投影上選擇K個點作為初始質心,根據距離將每個點分配到最近的質心形成K個簇,重新計算每個簇的質心,得到有效特征和無效特征的區域劃分;
所述相似度閾值為0.6;
所述Softmax函數為
其中,xi代表(VulType,HasPoc,?PackInfo)對應的值。
2.根據權利要求1所述的一種基于AI輔助的遠程漏洞精確驗證方法,其特征在于:所述漏洞樣本的特征信息包括漏洞樣本類型、漏洞樣本名稱、POC名稱內容、通信IP、通信端口、數據包的時間信息、數據包長度、數據包個數和數據包傳輸速率。
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