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黑盒遗传算法下异构网络信息安全漏洞深度挖掘: 收藏
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引用; 《太原师范学院学报:自然科学版》2023年第3期22卷 33-38页; 作者：周浩安徽邮电职业技术学院计算机系安徽合肥230031; 为设计有效测试信息用例,深度、全面挖掘异构网络信息安全漏洞,提出黑盒遗传算法下异构网络信息安全漏洞深度挖掘方法.其核心基于威胁概率计算的异构网络态势感知方法,在分析异构网络环境后,计算目前网络攻击状态与历史攻击状态之间相关...; 为设计有效测试信息用例,深度、全面挖掘异构网络信息安全漏洞,提出黑盒遗传算法下异构网络信息安全漏洞深度挖掘方法.其核心基于威胁概率计算的异构网络态势感知方法,在分析异构网络环境后,计算目前网络攻击状态与历史攻击状态之间相关性,分析网络威胁概率判断网络态势;针对属于异常态势的网络,基于黑盒遗传算法的漏洞深度挖掘模型,使用驱动Fuzzing测试工具,设计有效测试信息用例,将测试信息用例从异构网络链路层,发送至目标服务器,根据目标服务器所接收数据包中测试信息用例的缺失状态,便可判断信息安全是否存在漏洞.经测试,所提方法在挖掘信息安全漏洞时,所设计的有效测试信息用例的比例明显增大,对多种漏洞信息均可准确挖掘,具备深度、全面挖掘异构网络信息安全漏洞能力.; 来源：详细信息评论

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