【摘 要】
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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
【机 构】
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中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心,中国科学院大学
【基金项目】
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中科院率先行动计划“端到端关键技术研究与系统研发”(SXJH201609)
论文部分内容阅读
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。
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