基于循环神经网络的Modbus/TCP模糊测试算法

摘要：

Modbus/TCP安全漏洞挖掘的相关协议包常采用随机方式生成,易产生过多无效包,降低漏洞挖掘效率.为此,基于循环神经网络(RNN)提出结构性模糊算法Fuzzy-RNN.从Modbus/TCP训练集中学习协议包各部分的概率分布,并考虑极端参数条件,实现针对性的模糊生成.实验结果表明,与通用模糊测试器GPF相比,Fuzzy-RNN算法在Modbus Slave、xMasterSlave等多种仿真软件上能以更高概率实现合法协议包的模糊生成,测试时间缩减50％以上,测试效率明显提高.

关键词：工业控制协议、漏洞挖掘、模糊测试、网络安全、循环神经网络、序列到序列

所属期刊栏目：45

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：中科院率先行动计划“端到端关键技术研究与系统研发”SXJH201609

在线出版日期：2019-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：164-169