基于知识的网络脆弱性检测研究与系统设计

论文摘要

随着互联网的发展和应用,所带来的网络安全问题同益突出。诸如计算机病毒、恶意代码、网络入侵等攻击行为之所以能够产生威胁,其主要原因在于计算机系统及软件客观存在的安全漏洞,亦即脆弱性。如何发现安全漏洞,即有效地实施脆弱性检测,是近年来业界研究的热门话题,也是本文的研究方向。目前的脆弱性检测方法大多数采用的是非智能的检测方法。本文将基于知识的检测方法引入脆弱性检测领域,并采用OpenCyc系统设计、实现了网络脆弱性检测系统。本文首先分析了传统的脆弱性检测方法存在的问题和不足,提出将基于知识的检测方法应用于网络脆弱性检测,即通过构造领域知识库,结合推理引擎和常识知识库,利用逻辑推理找出网络中存在的漏洞。本文重点研究了将人工智能应用于脆弱性检测领域的实现方法。为此,着重分析了基于知识的OpenCyc系统的结构组成、运行机制、知识描述语言CycL的语法及语义、常识知识及其组织方式、应用程序接口和推理方法。设计了基于OpenCyc的网络脆弱性检测系统。明确了各个模块的主要功能,构建了系统的关键模块,包括漏洞知识库、网络实体知识库,完成了各个模块的接口设计。最后基于网络实体知识与漏洞知识,进行了推理应用,对存在漏洞的主机实施检测,有效降低了漏洞检测的漏报率,避免了传统攻击验证方法可能会对系统造成的损害。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 引言
• 1.1 论文研究动机及背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 研究目标与内容
• 1.4 论文组织结构
• 第二章 脆弱性检测研究
• 2.1 脆弱性概述
• 2.1.1 脆弱性定义
• 2.1.2 脆弱性形成原因
• 2.1.3 脆弱性特征
• 2.1.4 脆弱性分类
• 2.2 脆弱性检测技术研究
• 2.2.1 脆弱性检测原理
• 2.2.2 脆弱性检测技术
• 2.2.3 存在的问题
• 2.3 基于知识的脆弱性检测
• 2.3.1 知识
• 2.3.2 基于知识的脆弱性检测
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于知识的OpenCyc系统分析与研究
• 3.1 OpenCyc概述
• 3.2 OpenCyc系统体系结构
• 3.2.1 常识知识库
• 3.2.2 推理引擎
• 3.2.3 用户接口
• 3.2.4 语义知识源集成
• 3.3 OpenCyc知识表示
• 3.3.1 知识描述语言CycL
• 3.3.2 CycL知识表示
• 3.3.3 常识知识
• 3.3.4 常识知识库
• 3.4 OpenCyc推理研究
• 3.4.1 推理引擎及工作原理
• 3.4.2 三段论推理法
• 3.4.3 产生式规则推理方法
• 3.4.4 自然演绎推理法
• 3.5 OpenCyc应用程序接口
• 3.5.1 Java API
• 3.5.2 SubL API
• 3.6 本章小结
• 第四章 基于OpenCyc的网络脆弱性检测系统设计
• 4.1 需求分析
• 4.1.1 功能需求
• 4.1.2 性能需求
• 4.2 设计目标及要求
• 4.3 系统总体设计
• 4.3.1 系统总体结构
• 4.3.2 工作流程
• 4.4 信息收集代理模块设计
• 4.4.1 模块功能
• 4.4.2 模块结构
• 4.4.3 接口设计
• 4.5 知识库模块设计
• 4.5.1 漏洞知识库
• 4.5.2 网络实体知识库
• 4.6 推理引擎模块设计
• 4.6.1 模块功能
• 4.6.2 工作流程
• 4.6.3 接口设计
• 4.7 用户管理模块设计
• 4.7.1 模块功能
• 4.7.2 接口设计
• 4.8 本章小结
• 第五章 关键模块实现
• 5.1 漏洞知识库构建
• 5.1.1 漏洞源信息
• 5.1.2 漏洞知识表示
• 5.1.3 漏洞知识获取
• 5.1.4 漏洞知识组织
• 5.2 网络实体知识库构建
• 5.2.1 网络实体分析
• 5.2.2 网络实体模型
• 5.2.3 网络实体知识表示
• 5.2.4 网络实体知识组织
• 5.3 推理应用
• 5.3.1 主机漏洞检测
• 5.3.2 漏洞存在主机检测
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 论文工作总结
• 6.2 下一步工作展望
• 参考文献
• 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作
• 致谢