基于深度学习的网络协议漏洞挖掘方法研究

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基于深度学习的网络协议漏洞挖掘方法研究

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基于深度学习的网络协议漏洞挖掘方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-7页
第一章绪论	第10-17页
1.1 背景与研究意义	第10-11页
1.2 研究现状	第11-14页
1.3 本文主要内容	第14-16页
1.4 章节安排	第16-17页
第二章漏洞挖掘与深度学习理论综述	第17-27页
2.1 漏洞挖掘技术介绍	第17-19页
2.1.1 漏洞挖掘方法	第17-18页
2.1.2 模糊测试技术	第18-19页
2.2 模糊测试工具介绍	第19-23页
2.2.1 Sulley模糊测试工具简介	第19-20页
2.2.2 Peach模糊测试工具简介	第20-21页
2.2.3 AFL模糊测试工具简介	第21-23页
2.3 深度学习介绍	第23-26页
2.3.1 BP神经网络	第23-24页
2.3.2 卷积神经网络	第24-25页
2.3.3 循环神经网络	第25-26页
2.4 本章小结	第26-27页
第三章漏洞检测用例优选方法的设计与验证	第27-51页
3.1 漏洞检测用例优选方法设计	第28-29页
3.2 漏洞检测用例优选问题建模	第29-31页
3.3 基于AFL的训练样本获取	第31-36页
3.3.1 从AFL中获取训练样本	第31-33页
3.3.2 训练样本预处理	第33-36页
3.4 不同模型对比测试	第36-49页
3.4.1 模型训练工具与测试环境说明	第37-40页
3.4.2 模型验证	第40-49页
3.5 漏洞检测用例优选方法与AFL的结合方式讨论	第49-50页
3.6 本章小结	第50-51页
第四章单状态网络协议模糊测试系统设计与验证	第51-72页
4.1 模糊测试算法设计	第51-53页
4.2 模糊测试系统框架设计	第53-54页
4.3 系统子模块设计及实现	第54-62页
4.3.1 用例优选模块	第54-56页
4.3.2 AFL模糊测试模块	第56-61页
4.3.3 网络协议适配器模块	第61-62页
4.3.4 被测对象模块	第62页
4.4 模糊测试系统工作流程	第62-64页
4.5 单状态网络协议模糊测试系统验证	第64-70页
4.5.1 Modbus协议模糊测试	第64-67页
4.5.2 Http协议模糊测试	第67-68页
4.5.3 DNS协议模糊测试	第68-70页
4.5.4 测试结果分析	第70页
4.6 本章小结	第70-72页
第五章多状态网络协议的模糊测试系统设计与验证	第72-92页
5.1 多状态模糊测试算法设计	第72-76页
5.2 多状态模糊测试系统框架设计	第76页
5.3 系统子模块设计及实现	第76-83页
5.3.1 协议逆向模块	第76-80页
5.3.2 AXF文件生成模块	第80-82页
5.3.3 其他模块	第82-83页
5.4 多状态模糊测试系统工作流程	第83-85页
5.5 多状态网络协议模糊测试系统验证	第85-90页
5.6 模糊测试系统应用场景	第90-91页
5.7 本章小结	第91-92页
第六章总结与展望	第92-95页
6.1 总结	第92-93页
6.2 展望	第93-95页
致谢	第95-96页
参考文献	第96-99页
攻读硕士学位期间取得的成果	第99页

本篇论文共99页，点击这进入下载页面。

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