一種協(xié)同表征學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)的工控協(xié)議模糊測試方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>3449 K
標(biāo)簽： 模糊測試 工業(yè)控制協(xié)議 漏洞挖掘
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文檔介紹：針對工業(yè)控制協(xié)議中復(fù)雜格式與字段依賴難以建模，傳統(tǒng)模糊測試在測試用例接收率與樣本多樣性方面存在不足，提出一種協(xié)同表征學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)的工控協(xié)議模糊測試方法。該方法結(jié)合深度可分離卷積的高效特征提取能力與多頭自注意力機制的全局依賴建模優(yōu)勢，構(gòu)建多尺度特征提取器，捕捉局部與全局特征。引入強化學(xué)習(xí)優(yōu)化策略，增強潛在空間表達能力。提出通用ICP(Industrial Control Protocols)模糊測試框架RLCAFuzzer，并在典型能源企業(yè)工業(yè)場景的攻防演練靶場上對3種常見工控協(xié)議(Modbus/TCP，Ethernet/IP，S7 comm)進行實驗驗證。結(jié)果表明該框架的TCAR指標(biāo)顯著提高，并展現(xiàn)出更強異常觸發(fā)能力，驗證了其在工控協(xié)議漏洞挖掘中的有效性與先進性。
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