基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的片上網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)漏洞檢測(cè)系統(tǒng)研究

摘" 要： 為減輕靜態(tài)漏洞體對(duì)計(jì)算機(jī)片上網(wǎng)絡(luò)造成的序列化運(yùn)行危害，設(shè)計(jì)一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的片上網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)漏洞檢測(cè)系統(tǒng)。利用Hadoop檢測(cè)框架，定向規(guī)劃片上網(wǎng)絡(luò)漏洞處理模塊、靜態(tài)漏洞評(píng)估模塊的物理運(yùn)行位置，實(shí)現(xiàn)新型檢測(cè)系統(tǒng)的硬件運(yùn)行環(huán)境搭建。在此基礎(chǔ)上，采集漏洞信息的入侵行為，并以此為標(biāo)準(zhǔn)編寫大數(shù)據(jù)檢測(cè)函數(shù)，在相關(guān)組織設(shè)備的促進(jìn)下，構(gòu)建片上網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)漏洞行為鏈，實(shí)現(xiàn)新型檢測(cè)系統(tǒng)的軟件運(yùn)行環(huán)境搭建。結(jié)合基礎(chǔ)硬件條件，完成基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的片上網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)漏洞檢測(cè)系統(tǒng)研究。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，與hook系統(tǒng)相比，應(yīng)用新型漏洞檢測(cè)系統(tǒng)后，計(jì)算機(jī)片上網(wǎng)絡(luò)的平均容錯(cuò)率達(dá)到90%，單位時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)的漏洞總量不超過3.0×109 TB，序列化運(yùn)行危害得到有效緩解。

關(guān)鍵詞： 大數(shù)據(jù)技術(shù); 網(wǎng)絡(luò)漏洞; 檢測(cè)系統(tǒng); 漏洞行為鏈; 入侵信息采集; 檢測(cè)函數(shù)

中圖分類號(hào)： TN915.08?34; TP309" " " " " " " " "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A" " " " " " " " " " 文章編號(hào)： 1004?373X（2019）21?0077?05

Abstract： In order to reduce the serialization running harm caused by static vulnerability to computer network?on?chip （NoC）， a static vulnerability detection system based on big data technology is designed. The physical operation location of the NoC vulnerability processing module and the static vulnerability assessment module is planned， and the hardware operation environment of the new detection system is built by means of Hadoop detection framework. On this basis， the vulnerability intrusion behavior information is acquired as a standard to compile big data detection functions. With the promotion of related equipments， the NoC static vulnerability behavior chain and software running environment of the new detection system are constructed， and the research of NoC static vulnerability detection system based on the big data technology is completed in combination with the basic hardware conditions. The experimental results show that， in comparison with Hook system， the new vulnerability detection system′s average fault tolerance rate of the computer NoC reaches 90%， the total number of vulnerabilities in unit time does not exceed 3.0×109 TB， and the serialization operation hazard is effectively alleviated.

Keywords： big data technology; network vulnerability; detection system; vulnerability behavior chain; intrusion information acquisition; detection function

0" 引" 言

網(wǎng)絡(luò)漏洞是一種真實(shí)存在的系統(tǒng)執(zhí)行缺陷，可在物理運(yùn)行環(huán)境下對(duì)軟、硬件系統(tǒng)設(shè)備造成嚴(yán)重的危害影響，進(jìn)而使漏洞的生成端即攻擊者能夠在未經(jīng)授權(quán)的情況下直接接入系統(tǒng)環(huán)境對(duì)其造成破壞性訪問。通俗來講，存在于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的、可對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)造成危害的一切物理因素都可稱為網(wǎng)絡(luò)漏洞。通常情況下，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)執(zhí)行狀態(tài)由授權(quán)模式、未授權(quán)模式兩部分組成。其中，未授權(quán)模式也叫易受攻擊模式，可轉(zhuǎn)接來自于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的所有物理數(shù)據(jù)，并將其完全轉(zhuǎn)化成可供系統(tǒng)利用的信息分子，漏洞恰好利用了片上網(wǎng)絡(luò)的這種物理性質(zhì)，對(duì)其進(jìn)行深入的攻擊占用[1?2]。

現(xiàn)有技術(shù)手段為解決攻擊漏洞對(duì)片上網(wǎng)絡(luò)造成的安全威脅，利用Web插件記錄反序列化漏洞的發(fā)生位置，再借助相應(yīng)的還原展示機(jī)制對(duì)這些漏洞體數(shù)據(jù)進(jìn)行定向分析研究。但隨著科學(xué)技術(shù)手段的進(jìn)步，這種hook系統(tǒng)對(duì)序列化運(yùn)行危害的緩解程度始終不能達(dá)到預(yù)期水平。為避免上述情況的發(fā)生，引入大數(shù)據(jù)技術(shù)，在Hadoop框架建立、檢測(cè)函數(shù)編寫等手段的支持下，建立一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的新型片上網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)漏洞檢測(cè)系統(tǒng)，并通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)的方式突出說明該新型系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

1" 片上網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)漏洞檢測(cè)系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

新型漏洞檢測(cè)系統(tǒng)的硬件運(yùn)行結(jié)構(gòu)包含Hadoop框架、處理模塊、評(píng)估模塊三個(gè)主要組成部分，其具體搭建方法可按如下步驟進(jìn)行。

1.1" Hadoop檢測(cè)框架建立

新型漏洞檢測(cè)系統(tǒng)以Hadoop框架作為整個(gè)硬件執(zhí)行環(huán)境的搭建基礎(chǔ)，從職權(quán)劃分角度來看，Hadoop框架的處理作用包含片上網(wǎng)絡(luò)漏洞位置確定、靜態(tài)信息挖掘、漏洞量分析三項(xiàng)主要物理功能。網(wǎng)絡(luò)漏洞位置的確定是基于大數(shù)據(jù)技術(shù)片上網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)處理的核心環(huán)節(jié)，可根據(jù)系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)所處的連接情況判斷攻擊漏洞的嚴(yán)重程度，進(jìn)而對(duì)系統(tǒng)自身的安全承載能力進(jìn)行有效評(píng)估。靜態(tài)信息挖掘是隸屬于Hadoop框架的系統(tǒng)主要檢測(cè)步驟，可全面探索片上網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中隱藏的靜態(tài)漏洞數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行明確的標(biāo)注記錄[3?4]。

漏洞量分析是一種單向數(shù)據(jù)處理能力，可根據(jù)系統(tǒng)中現(xiàn)行的漏洞容錯(cuò)能力確定單位時(shí)間內(nèi)片上網(wǎng)絡(luò)能承擔(dān)漏洞量的上、下限數(shù)值水平，并以此作為控制系統(tǒng)序列化運(yùn)行危害的主要依據(jù)。完整的系統(tǒng)Hadoop檢測(cè)框架結(jié)構(gòu)如圖1所示。

1.2" 片上網(wǎng)絡(luò)漏洞處理模塊設(shè)計(jì)

片上網(wǎng)絡(luò)漏洞處理模塊隸屬于Hadoop檢測(cè)框架，該模塊以SQL設(shè)備作為核心搭建裝置，且隨著系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間的不斷延長(zhǎng)，SQL設(shè)備外接的URL控制器可自行感知系統(tǒng)內(nèi)流通的數(shù)據(jù)信息，并將其按照系統(tǒng)對(duì)于靜態(tài)漏洞的檢測(cè)需求進(jìn)行重新排列[5]。SQL設(shè)備中包含大量的FORM表單，可跟隨靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)漏洞節(jié)點(diǎn)的真實(shí)位置情況，向下級(jí)系統(tǒng)執(zhí)行設(shè)備傳輸既定的待評(píng)估數(shù)據(jù)信息，以促進(jìn)系統(tǒng)檢測(cè)操作的順利進(jìn)行。URL控制器作為SQL設(shè)備的輔助裝置，可直接掌握片上網(wǎng)絡(luò)體中的靜態(tài)漏洞量，并將這些數(shù)據(jù)信息平均分配至各級(jí)檢測(cè)節(jié)點(diǎn)中。

總的來說，片上網(wǎng)絡(luò)漏洞處理模塊相當(dāng)于系統(tǒng)的核心功能分配組織，可在滿足大數(shù)據(jù)技術(shù)需求的前提下，為下級(jí)評(píng)估模塊布置定量的漏洞檢測(cè)任務(wù)[6?7]。完整的片上網(wǎng)絡(luò)漏洞處理模塊結(jié)構(gòu)如圖2所示。

1.3" 靜態(tài)漏洞評(píng)估模塊設(shè)計(jì)

靜態(tài)漏洞評(píng)估模塊是新型檢測(cè)系統(tǒng)硬件執(zhí)行環(huán)境中的尾級(jí)運(yùn)行單元，可全面適應(yīng)Hadoop檢測(cè)框架的調(diào)配需求，并根據(jù)片上網(wǎng)絡(luò)漏洞處理模塊的連接現(xiàn)狀，對(duì)系統(tǒng)中的靜態(tài)漏洞信息進(jìn)行選擇性驅(qū)使。系統(tǒng)處于正常運(yùn)行狀態(tài)時(shí)，片上網(wǎng)絡(luò)體結(jié)構(gòu)中的漏洞節(jié)點(diǎn)量會(huì)出現(xiàn)明顯升高，且在不發(fā)生外力干擾的情況下，這些節(jié)點(diǎn)一部分始終保持靜態(tài)連接形式，另一部分則會(huì)在靜態(tài)、動(dòng)態(tài)形式中不斷切換，并以此加速系統(tǒng)的序列化運(yùn)行，造成網(wǎng)絡(luò)平均容錯(cuò)率的大幅下降[8?9]。為解決上述問題，靜態(tài)漏洞評(píng)估模塊中的三個(gè)檢測(cè)群組織會(huì)自發(fā)進(jìn)入并列連接狀態(tài)，并對(duì)切換形式的漏洞節(jié)點(diǎn)進(jìn)行穩(wěn)定處置，使單位時(shí)間內(nèi)接入系統(tǒng)的靜態(tài)連接節(jié)點(diǎn)量達(dá)到最大值，并以此時(shí)系統(tǒng)對(duì)靜態(tài)漏洞的承載能力作為標(biāo)準(zhǔn)，評(píng)估片上網(wǎng)絡(luò)體的平均容錯(cuò)率水平。詳細(xì)的靜態(tài)漏洞評(píng)估模塊搭建原理如圖3所示。

2" 片上網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)漏洞檢測(cè)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

按照漏洞信息入侵行為采集、大數(shù)據(jù)檢測(cè)函數(shù)編寫、漏洞行為鏈構(gòu)建的物理操作流程，完成新型檢測(cè)系統(tǒng)的軟件運(yùn)行環(huán)境搭建，結(jié)合相關(guān)硬件設(shè)備結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)片上網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)漏洞檢測(cè)系統(tǒng)的順利運(yùn)行。

2.1" 漏洞信息的入侵行為采集

漏洞信息入侵行為指代一切對(duì)片上網(wǎng)絡(luò)體造成安全威脅的數(shù)據(jù)意圖，為保證系統(tǒng)對(duì)靜態(tài)漏洞成分檢測(cè)結(jié)果的真實(shí)性，在進(jìn)行大數(shù)據(jù)函數(shù)編寫等操作前，必須按照既定的系統(tǒng)執(zhí)行需求，對(duì)所有入侵行為參量進(jìn)行采集處理。在不發(fā)生強(qiáng)烈外界干擾的情況下，片上網(wǎng)絡(luò)體中的漏洞信息會(huì)按照既定檢測(cè)方向進(jìn)行傳導(dǎo)分解，并向中間執(zhí)行組織傳遞大量的可連接節(jié)點(diǎn)[10?11]。對(duì)于系統(tǒng)中間執(zhí)行組織來說，漏洞信息連接節(jié)點(diǎn)既是入侵行為發(fā)生的重點(diǎn)位置條件，也是加速相鄰組織通信快速進(jìn)行的物理催化劑。而漏洞信息入侵行為采集則是在維系系統(tǒng)原始傳輸速率的前提下，利用各級(jí)組織信道對(duì)靜態(tài)漏洞評(píng)估模塊、片上網(wǎng)絡(luò)漏洞處理模塊等硬件結(jié)構(gòu)中的節(jié)點(diǎn)占用率進(jìn)行物理統(tǒng)計(jì)，并總結(jié)系統(tǒng)中的現(xiàn)行漏洞數(shù)量級(jí)水平，將其數(shù)值結(jié)果與系統(tǒng)的承載權(quán)限值進(jìn)行對(duì)比，在不超過額定物理標(biāo)準(zhǔn)的前提下，完成漏洞信息入侵行為的采集操作，如圖4所示。

2.2" 大數(shù)據(jù)檢測(cè)函數(shù)編寫

大數(shù)據(jù)檢測(cè)函數(shù)是片上網(wǎng)絡(luò)體處理靜態(tài)漏洞回執(zhí)的主要物理依據(jù)，包含數(shù)據(jù)信息頭節(jié)點(diǎn)參量、漏洞數(shù)據(jù)內(nèi)置系數(shù)、信息靜態(tài)行為擴(kuò)展量等多項(xiàng)影響數(shù)據(jù)條件。數(shù)據(jù)信息頭節(jié)點(diǎn)參量直接影響片上網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)漏洞的存在位置，通常情況下，隨著節(jié)點(diǎn)參量數(shù)值的不斷提升，靜態(tài)漏洞存在范圍會(huì)出現(xiàn)微擴(kuò)張趨勢(shì)，直至系統(tǒng)檢查環(huán)境中的漏洞量達(dá)到理論承載極限[12?13]。漏洞數(shù)據(jù)內(nèi)置系數(shù)是片上網(wǎng)絡(luò)體中的物理屬性權(quán)限，不會(huì)隨系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間的延長(zhǎng)而出現(xiàn)變化，為方便后續(xù)函數(shù)的編寫應(yīng)用，人為定義[yδ]代表漏洞數(shù)據(jù)內(nèi)置系數(shù)的平均值，[δ]代表獲得該數(shù)值時(shí)的網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)漏洞數(shù)據(jù)總量。信息靜態(tài)行為擴(kuò)展量直接影響片上網(wǎng)絡(luò)體對(duì)靜態(tài)漏洞的物理承載量，與漏洞數(shù)據(jù)內(nèi)置系數(shù)屬性相同，都是檢測(cè)系統(tǒng)中的物理屬性權(quán)限量。設(shè)信息靜態(tài)行為擴(kuò)展量為[wδ]，數(shù)據(jù)信息頭節(jié)點(diǎn)參量為[qδ]，聯(lián)立內(nèi)置系數(shù)平均值[yδ]，可將系統(tǒng)大數(shù)據(jù)檢測(cè)函數(shù)表示為：

2.3" 片上網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)漏洞行為鏈構(gòu)建

片上網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)漏洞行為鏈?zhǔn)桥c入侵操作相關(guān)的執(zhí)行權(quán)限，可在保障網(wǎng)絡(luò)體結(jié)構(gòu)檢測(cè)能力的基礎(chǔ)上，根據(jù)鏈結(jié)構(gòu)的走向形式確定系統(tǒng)對(duì)靜態(tài)漏洞數(shù)據(jù)的檢測(cè)頻度。簡(jiǎn)單來說，片上網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)漏洞行為鏈?zhǔn)且源髷?shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)作為連結(jié)依據(jù)的數(shù)據(jù)檢測(cè)單元，同時(shí)具備傳輸促進(jìn)、定頻檢測(cè)等多項(xiàng)物理功能[14?15]。在已知系統(tǒng)大數(shù)據(jù)檢測(cè)函數(shù)的前提下，片上網(wǎng)絡(luò)體被人工劃分為漏洞頻發(fā)與基本穩(wěn)定兩個(gè)組成部分。其中，漏洞頻發(fā)網(wǎng)絡(luò)體結(jié)構(gòu)中的大數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)數(shù)量相對(duì)較多，可對(duì)待檢測(cè)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行快速傳輸處理。靜態(tài)漏洞行為鏈正是利用片上網(wǎng)絡(luò)體的不平衡結(jié)構(gòu)，對(duì)所有可能引發(fā)漏洞數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)排查。至此，完成一切前期搭建準(zhǔn)備，結(jié)合所有軟、硬件執(zhí)行結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)片上網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)漏洞檢測(cè)系統(tǒng)的順利運(yùn)行。

3" 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為突出說明基于大數(shù)據(jù)技術(shù)片上網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)漏洞檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)效性，設(shè)計(jì)如下對(duì)比實(shí)驗(yàn)。在Port Physical Layer平臺(tái)的支持下，以2臺(tái)配置完全相同的物理計(jì)算機(jī)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，其中實(shí)驗(yàn)組計(jì)算機(jī)搭載新型漏洞檢測(cè)系統(tǒng)，對(duì)照組計(jì)算機(jī)搭載hook系統(tǒng)。在確保外界影響因素不發(fā)生改變的前提下，分別記錄在一段時(shí)間內(nèi)，實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的具體變化情況。

3.1" 標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)設(shè)置

出于真實(shí)性考慮，可根據(jù)表1中的數(shù)值情況搭建實(shí)驗(yàn)操作環(huán)境。

3.2" 計(jì)算機(jī)片上網(wǎng)絡(luò)平均容錯(cuò)率對(duì)比

在片上網(wǎng)絡(luò)負(fù)載系數(shù)等于0.35的條件下，以50 min作為實(shí)驗(yàn)時(shí)間，分別記錄在該段時(shí)間內(nèi)應(yīng)用實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組檢測(cè)系統(tǒng)后，計(jì)算機(jī)片上網(wǎng)絡(luò)平均容錯(cuò)率的變化情況，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示。

分析圖5可知，實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組計(jì)算機(jī)片上網(wǎng)絡(luò)平均容錯(cuò)率呈現(xiàn)明顯的上、下分層狀態(tài)，整個(gè)實(shí)驗(yàn)過程中，實(shí)驗(yàn)組數(shù)值最小值僅能達(dá)到70%左右，超過極值上限數(shù)值65%;對(duì)照組數(shù)值的最大值雖然處于理想極值區(qū)間內(nèi)，但與實(shí)驗(yàn)組數(shù)值水平相比，依然存在較大物理差距。綜上可知，在片上網(wǎng)絡(luò)負(fù)載系數(shù)等于0.35的條件下，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)片上網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)漏洞檢測(cè)系統(tǒng)具備提升網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)容錯(cuò)水平的能力。

3.3" 單位時(shí)間內(nèi)的漏洞總量對(duì)比

以10 min作為一個(gè)單位時(shí)間長(zhǎng)度，分別記錄在5個(gè)單位時(shí)間長(zhǎng)度內(nèi)，應(yīng)用實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組檢測(cè)系統(tǒng)后，漏洞總量的變化情況，實(shí)驗(yàn)詳情如表2所示。

對(duì)比表1，表2可知，實(shí)驗(yàn)組漏洞總量在每一個(gè)單位時(shí)間內(nèi)都保持下降趨勢(shì)，但從極大值角度來看，第1～第5個(gè)單位時(shí)間內(nèi)，實(shí)驗(yàn)組漏洞總量始終不斷增加，但整個(gè)實(shí)驗(yàn)過程中平均值水平較低，僅能達(dá)到2.1×109 TB，遠(yuǎn)低于理想極值5.2×109 TB;對(duì)照組漏洞總量在整個(gè)實(shí)驗(yàn)過程中始終不斷增加，直至實(shí)驗(yàn)結(jié)束最大值已經(jīng)達(dá)到5.3×109 TB，超過理想極值5.2×109 TB，更遠(yuǎn)超實(shí)驗(yàn)組數(shù)值結(jié)果。綜上可知，在定量的單位時(shí)間內(nèi)，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)片上網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)漏洞檢測(cè)系統(tǒng)可遏制漏洞總量的上升趨勢(shì)。

4" 結(jié)" 語(yǔ)

在保留hook系統(tǒng)應(yīng)用優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，針對(duì)漏洞處理模塊、漏洞行為鏈等軟硬件結(jié)構(gòu)組織進(jìn)行改進(jìn)設(shè)計(jì)，建立一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的新型片上網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)漏洞檢測(cè)系統(tǒng)。從實(shí)用性角度來看，網(wǎng)絡(luò)體自身容錯(cuò)率得到顯著提升，單位時(shí)間內(nèi)的漏洞總量也不再無(wú)限攀升，序列化運(yùn)行問題對(duì)計(jì)算機(jī)片上網(wǎng)絡(luò)造成的應(yīng)用危害得到有效緩解。

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