基于機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用系統(tǒng)深度指紋識別技術(shù)及應(yīng)用

隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展和智能化應(yīng)用的普及，對數(shù)據(jù)的隱私保護和安全性的要求越來越高。在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，指紋識別技術(shù)被廣泛用來識別和驗證用戶的身份，以保護敏感信息和資源的安全。傳統(tǒng)的指紋識別技術(shù)主要集中在人體指紋的識別上，但隨著技術(shù)的進步和應(yīng)用場景的改變，深度指紋識別技術(shù)逐漸引起了研究者和工程師的關(guān)注。深度指紋識別技術(shù)是一種基于機器學(xué)習(xí)的指紋識別方法，通過訓(xùn)練模型和學(xué)習(xí)特征來實現(xiàn)更準(zhǔn)確和可靠的指紋識別。與傳統(tǒng)的指紋識別技術(shù)相比，深度指紋識別技術(shù)具有更高的靈活性和擴展性。它能夠識別各種類型的指紋，包括人體指紋、網(wǎng)絡(luò)活動指紋、行為指紋等，以滿足不同領(lǐng)域的應(yīng)用需求。深度指紋識別技術(shù)是通過深度學(xué)習(xí)模型來提取和學(xué)習(xí)指紋數(shù)據(jù)的特征，從而實現(xiàn)指紋的分類和識別，并通過分析指紋的局部特征和上下文信息，達到更高的識別準(zhǔn)確率和魯棒性。因此，本文面向信息安全測試領(lǐng)域，在應(yīng)用系統(tǒng)進行漏洞檢測時，針對如何快速獲取應(yīng)用系統(tǒng)指紋信息，如何根據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)指紋信息進行自適應(yīng)漏洞檢測等問題，提出了“基于機器學(xué)習(xí)的深度指紋識別技術(shù)及應(yīng)用”思路，幫助測試人員快速準(zhǔn)確找到應(yīng)用系統(tǒng)漏洞，及時通知系統(tǒng)開發(fā)人員進行整改修復(fù)，做好網(wǎng)絡(luò)安全防護工作，進一步保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行。1研究思路1.1概述目前針對Web服務(wù)器指紋識別的主流研究主要通過分析大量HTML數(shù)據(jù)，包括HTML源碼關(guān)鍵字和特殊文件及路徑，來識別Web組件，探測以下幾個請求和返回信息進行Web應(yīng)用指紋判斷：網(wǎng)站響應(yīng)頭部信息（Responseheader）、HTML頁面內(nèi)META標(biāo)簽信息、HTML內(nèi)腳本語言信息（JavaScript，JS）、層疊樣式表（CascadingStyleSheets，CSS）等引用鏈接信息、特殊統(tǒng)一資源定位（UniformResourceLocator，URL）地址及參數(shù)、特定文件名、文件內(nèi)容及文件的數(shù)字摘要（Hash值）。主流的Web指紋識別技術(shù)是基于特征匹配實現(xiàn)的，包括特殊靜態(tài)文件Hash值和關(guān)鍵字段兩類特征。特殊靜態(tài)文件可以是js、css文件，也可以是圖片、默認(rèn)圖標(biāo)favicon.ico等。關(guān)鍵字段特征包括HTTP響應(yīng)頭里的關(guān)鍵字段特征信息、正常或錯誤頁面里的關(guān)鍵字段特征、文件資源路徑里的關(guān)鍵字段特征。1.2研究思路本文通過基于機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用系統(tǒng)深度指紋識別技術(shù)及應(yīng)用的研究，實現(xiàn)了一種使用基于機器學(xué)習(xí)的自動化安全測試工具。該系統(tǒng)首先通過基于機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)對安裝在Web服務(wù)器上的軟件（操作系統(tǒng)、中間件、框架、CMS等）進行標(biāo)識和深度識別；其次利用識別后的精確數(shù)據(jù)，使用安全檢查工具（TheMetasploitFramework，MSF）對標(biāo)識的軟件執(zhí)行有效的數(shù)據(jù)分析和安全測試；最后生成掃描結(jié)果報告。該系統(tǒng)自動執(zhí)行上述處理，如圖1所示。圖1系統(tǒng)處理步驟用戶的操作只輸入目標(biāo)Web服務(wù)器的頂部URL（TOPUR），系統(tǒng)就自動爬取收集目標(biāo)服務(wù)器的數(shù)據(jù)信息，獲取域名信息，探測Web應(yīng)用程序的目錄結(jié)構(gòu)，識別Web應(yīng)用程序的技術(shù)棧，發(fā)現(xiàn)敏感信息等。通過系統(tǒng)智能化分析，用戶可以在不花費時間和精力的情況下自動識別Web服務(wù)器的構(gòu)建特征信息、組件信息和脆弱性信息等。2研究內(nèi)容及方法2.1HTTP信息收集爬蟲技術(shù)HTTP信息收集爬蟲技術(shù)是一種利用HTTP協(xié)議進行信息收集和抓取的技術(shù)方法。它通過模擬HTTP請求，訪問目標(biāo)網(wǎng)站的不同頁面，獲取網(wǎng)頁內(nèi)容并提取有用的信息。本文利用爬蟲技術(shù)收集目標(biāo)網(wǎng)站的HTTP響應(yīng)報文包，在用戶輸入TOPURL后，自動擴展目標(biāo)網(wǎng)站資源、路徑鏈接，進行原始響應(yīng)數(shù)據(jù)的爬取。信息收集爬蟲技術(shù)基本原理為：網(wǎng)絡(luò)爬蟲通過HTTP鏈接輸入并向目標(biāo)站點發(fā)起請求，即發(fā)送一個Request請求，請求數(shù)據(jù)可以包含Headers（附加信息）、Cookies等信息，等待后臺的響應(yīng)。后臺正常接收并響應(yīng)返回一個Response響應(yīng)數(shù)據(jù)，響應(yīng)報文中的響應(yīng)體包含網(wǎng)頁信息，可能有HTML、文檔、圖片、視頻等資源文件或者JSON數(shù)據(jù)等。HTML解析可以使用網(wǎng)頁解析庫和正則表達式進行處理。如果是JSON的話，可以直接轉(zhuǎn)成JOSN對象進行解析。如果是其他資源文件，就先保存等待爬取完成后處理。爬蟲可以用不同種形式來存儲網(wǎng)頁信息、生成文本文檔，或者直接保存到數(shù)據(jù)庫。本文通過Scrapy框架來實現(xiàn)信息收集爬蟲技術(shù)。Scrapy是一個為了爬取網(wǎng)站內(nèi)容、提取結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)而編寫的開源爬蟲應(yīng)用框架?？梢赃\用在數(shù)據(jù)挖掘、信息處理或者存儲歷史數(shù)據(jù)等一系列程序中。使用Scrapy框架可以方便地自定義爬蟲的爬取規(guī)則，此外，還有很多穩(wěn)定的開源庫幫助本文進行前置后續(xù)處理。HTTP信息收集爬蟲技術(shù)的實現(xiàn)步驟如下：（1）確定目標(biāo)網(wǎng)站：首先需要確定要爬取的目標(biāo)網(wǎng)站，包括網(wǎng)站的URL和要抓取的頁面。（2）構(gòu)建爬蟲程序：根據(jù)所選的編程語言和爬蟲框架，編寫爬蟲程序。爬蟲程序需要實現(xiàn)URL管理、HTTP請求、頁面分析以及數(shù)據(jù)存儲等功能。（3）發(fā)送HTTP請求：爬蟲根據(jù)URL隊列中的待訪問URL，構(gòu)造HTTP請求，并發(fā)送給目標(biāo)服務(wù)器。HTTP請求中包含請求方法（GET、POST等）、請求頭（headers）、請求體（body）等信息。（4）處理服務(wù)器響應(yīng)：爬蟲接收到目標(biāo)服務(wù)器返回的HTTP響應(yīng)，并根據(jù)響應(yīng)的狀態(tài)碼和內(nèi)容進行處理。常見的響應(yīng)狀態(tài)碼有200表示成功，404表示頁面不存在等。（5）頁面分析和信息提?。号老x對服務(wù)器返回的HTML頁面進行解析和分析，根據(jù)頁面分析技術(shù)提取出所需的信息，如文字、鏈接、圖片等。（6）數(shù)據(jù)存儲：將提取的信息進行存儲，可以選擇合適的存儲方式，如文本文件、數(shù)據(jù)庫等。（7）循環(huán)迭代：根據(jù)需要，爬蟲可以設(shè)置循環(huán)迭代的邏輯，不斷發(fā)送HTTP請求，抓取多個頁面的信息，還可以通過設(shè)置抓取深度、時間間隔等方式進行控制。2.2目標(biāo)指紋識別技術(shù)面向特定目標(biāo)的指紋識別技術(shù)主要利用基于字符串匹配的識別技術(shù)和基于機器學(xué)習(xí)的識別技術(shù)，對前面的爬蟲收集的HTTP響應(yīng)數(shù)據(jù)集進行處理分析，從而識別目標(biāo)的深度指紋信息。2.2.1基于字符串匹配識別（1）原理基于字符串匹配目標(biāo)指紋識別技術(shù)是一種通過字符串匹配來識別目標(biāo)的技術(shù)。它在文本、代碼、日志等數(shù)據(jù)中查找指定的字符串，從而實現(xiàn)目標(biāo)的定位和識別。基于字符串匹配的目標(biāo)指紋識別技術(shù)的原理主要包括以下幾個方面。①字符串匹配算法：字符串匹配算法是基于目標(biāo)字符串和待搜索字符串之間的比較，從而確定是否存在匹配的子串。常見的字符串匹配算法包括暴力匹配法、KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法、BM（Boyer-Moore）算法等。本文通過KMP算法實現(xiàn)字符串匹配和目標(biāo)識別。②目標(biāo)定義和關(guān)鍵詞提?。涸谑褂米址ヅ淠繕?biāo)識別技術(shù)之前，需要明確目標(biāo)的定義和關(guān)鍵詞的提取。目標(biāo)可以是一個特定的字符串，也可以是一組字符串的組合。關(guān)鍵詞提取是通過文本分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從大量的文本數(shù)據(jù)中提取出與目標(biāo)相關(guān)的關(guān)鍵詞，用于目標(biāo)識別和匹配。③輸入數(shù)據(jù)預(yù)處理：在進行字符串匹配目標(biāo)識別之前，通常需要對輸入數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。這包括去除無關(guān)字符、轉(zhuǎn)換大小寫、分割文本等操作。預(yù)處理可以提高匹配效率和準(zhǔn)確性，減少干擾和誤判。④匹配模式設(shè)計：匹配模式設(shè)計是指設(shè)計和實現(xiàn)匹配規(guī)則和模式，對目標(biāo)字符串進行匹配。匹配模式可以是簡單的字符串匹配，也可以是模式匹配、正則表達式匹配等更復(fù)雜的匹配方法。根據(jù)目標(biāo)的特征和匹配的需求，選擇合適的匹配模式進行目標(biāo)識別。⑤目標(biāo)識別和處理：基于字符串匹配的目標(biāo)識別技術(shù)可以通過掃描輸入數(shù)據(jù)，并根據(jù)預(yù)先定義好的匹配模式和關(guān)鍵詞，檢測出目標(biāo)的位置和存在。一旦識別出目標(biāo)，就可以進行后續(xù)的處理，如記錄日志、生成報告、觸發(fā)事件等。（2）實驗驗證爬蟲所爬取的數(shù)據(jù)如圖2所示。通過字符串匹配可識別出為Drupal的CMS系統(tǒng)，如圖3所示。圖2爬蟲數(shù)據(jù)圖3字符串匹配識別2.2.2基于機器學(xué)習(xí)的指紋識別（1）樸素貝葉斯算法原理貝葉斯算法主要用于對目標(biāo)進行分類，其算法思想主要基于貝葉斯原理，關(guān)鍵在于計算各類值之間的數(shù)據(jù)聯(lián)合分布。由于樸素貝葉斯是假定貝葉斯模型中的所有屬性都是相對獨立的，因此在屬性具有特定值的條件下，可以通過將所有屬性乘以具有特定類標(biāo)簽的概率來獲得類的概率值，是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。計算流程如下文所述。步驟1：計算特征值y被分類為xi類別的后驗概率式中：為特征值的先驗概率。最大化p(y|xi)可以實現(xiàn)分類的目的。步驟2：已知HTTP指紋特征y包含n維特征向量，則y可表示為結(jié)合公式（1）可知：步驟3：將公式（2）中的看作常量，則可簡化為：式中：為指紋樣本y的分類結(jié)果。（2）特征選取指紋特征輸入到貝葉斯模型前，需要將響應(yīng)內(nèi)容從不同的特征維度進行表示，以便貝葉斯模型能夠?qū)W習(xí)到響應(yīng)內(nèi)容的特征。本文主要從響應(yīng)內(nèi)容的4個特征維度進行考量，具體特征維度如表1所示。表1?選取的特征維度（3）歸一化HTTP請求特征和URL特征在數(shù)據(jù)分布區(qū)間上存在差異，容易導(dǎo)致模型訓(xùn)練不收斂，因此采用公式（4）對特征向量進行歸一化：式中：y為歸一化后的特征元素；x為待歸一化的特征元素；分別為特征元素的最大值和最小值。（4）算法流程步驟1：通過URL地址發(fā)送請求，并獲取返回的響應(yīng)信息。步驟2：對響應(yīng)信息的3個特征維度進行特征編碼，并且對數(shù)據(jù)進行歸一化處理。步驟3：將歸一化后的數(shù)據(jù)向量作為貝葉斯模型的輸入，輸出結(jié)果即為預(yù)測結(jié)果。預(yù)測流程如圖4所示。圖4預(yù)測流程（5）實驗驗證由于Apache、Joomla！、Typeo、Drupal等每個軟件的特性都略有不同，將它們組合起來進行識別。樸素貝葉斯利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)。與簽名庫不同的是，當(dāng)無法在一個特性中識別軟件時，樸素貝葉斯是基于HTTP響應(yīng)中包含的各種特性隨機識別的，如圖5可以識別為CMSJoomla系統(tǒng)。這是因為機器學(xué)習(xí)識別模塊學(xué)會了Joomla的特征，例如“Cookie名稱(f00e6….9831e)”和“Cookie值(0eba9….7f587)”。在本文的數(shù)據(jù)分析中，Joomla在許多情況下使用32個小寫字母作為Cookie名稱和Cookie值。訓(xùn)練數(shù)據(jù)如圖6所示。圖5響應(yīng)set-cookie值圖6訓(xùn)練數(shù)據(jù)基于機器學(xué)習(xí)指紋識別實驗獲取的目標(biāo)數(shù)據(jù)如圖7所示，包括產(chǎn)品名稱、產(chǎn)品版本、組件名、操作系統(tǒng)版本。圖7基于機器學(xué)習(xí)的指紋識別數(shù)據(jù)結(jié)果2.3目標(biāo)安全缺陷利用技術(shù)Metasploit是一個被廣泛使用的安全測試工具，它可以幫助安全專業(yè)人員發(fā)現(xiàn)和利用計算機系統(tǒng)中的安全漏洞。它擁有強大的功能和廣泛的支持，可以幫助用戶從安全測試者的角度來檢測和修復(fù)系統(tǒng)漏洞?；跈C器學(xué)習(xí)的指紋識別軟件在安全測試中的作用是識別目標(biāo)系統(tǒng)的運行環(huán)境。通過分析系統(tǒng)的響應(yīng)和標(biāo)識信息，目標(biāo)指紋識別軟件可以確定目標(biāo)系統(tǒng)使用的操作系統(tǒng)、服務(wù)和軟件版本等重要信息。這些信息對于成功利用系統(tǒng)漏洞至關(guān)重要，因為不同的操作系統(tǒng)和服務(wù)可能存在不同的漏洞。本文通過基于機器學(xué)習(xí)指紋識別軟件與Metasploit工具配合執(zhí)行，檢查被測目標(biāo)是否受到漏洞的影響，來自動化實現(xiàn)目標(biāo)安全缺陷利用，如圖8所示。圖8應(yīng)用思路整體應(yīng)用思路過程如下文所述。（1）數(shù)據(jù)收集：機器學(xué)習(xí)指紋識別軟件通過掃描目標(biāo)系統(tǒng)收集關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)，如操作系統(tǒng)版本、軟件配置等。（2）特征提取和訓(xùn)練：收集到的特征數(shù)據(jù)被提供給機器學(xué)習(xí)算法進行訓(xùn)練。這個訓(xùn)練過程會建立一個指紋庫，其中包含已知的漏洞特征和與之相應(yīng)的利用。（3）特征匹配：在執(zhí)行利用之前，使用指紋識別軟件對目標(biāo)系統(tǒng)進行掃描，并提取目標(biāo)系統(tǒng)的特征；然后，與指紋庫中已知的漏洞特征進行匹配，如果匹配成功，就意味著目標(biāo)系統(tǒng)可能存在與已知漏洞對應(yīng)的安全缺陷。（4）目標(biāo)缺陷利用：機器學(xué)習(xí)指紋識別軟件通過Metasploit框架的遠程過程調(diào)用（RemoteProcedureCall，RPC）服務(wù)與Metasploit工具進行通信連接，實現(xiàn)安全測試流程自動化。一旦匹配到目標(biāo)系統(tǒng)的漏洞，Metasploit框架可以根據(jù)匹配結(jié)果自動選擇相應(yīng)的漏洞利用模塊進行測試。這樣，目標(biāo)缺陷利用的過程可以自動化和精確地執(zhí)行。將Metasploit和基于機器學(xué)習(xí)的指紋識別軟件結(jié)合使用，可以提高安全測試的效率和成功率。首先，Metasploit通過使用模塊來實現(xiàn)對目標(biāo)系統(tǒng)的漏洞利用。Metasploit擁有大量的模塊，包括掃描器、漏洞利用器、Payload生成器等。用戶可以根據(jù)目標(biāo)系統(tǒng)的特點選擇相應(yīng)的模塊進行測試和利用。其次，Metasploit可以根據(jù)目標(biāo)指紋識別軟件提供的信息選擇適當(dāng)?shù)哪K進行漏洞測試和利用。例如，如果目標(biāo)系統(tǒng)被識別為運行著一個特定版本的Web服務(wù)器軟件，Metasploit可以選擇相應(yīng)的漏洞利用模塊來檢測和利用該軟件版本的安全漏洞。同樣重要的是，Metasploit還可以使用Payload生成器來生成定制的載荷。用戶可以根據(jù)目