【摘 要】
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为实现无需协议的任何结构知识进行网络安全漏洞检测,基于深度学习生成对抗式神经网络(generative adversarial nets,GAN),提出对车身网络关键字协议2000 (keyword protocol
【机 构】
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盐城工学院信息工程学院; 华东师范大学国家可信嵌入式软件工程技术研究中心;
【基金项目】
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江苏省前瞻性联合研究项目:基于物联网与深度学习的污水处理智能监控系统研究与开发(BY2016065-06)
论文部分内容阅读
为实现无需协议的任何结构知识进行网络安全漏洞检测,基于深度学习生成对抗式神经网络(generative adversarial nets,GAN),提出对车身网络关键字协议2000 (keyword protocol 2000, KWP2000)漏洞挖掘的方法。选用前向反馈网络作为生成模型,支持向量机作为判别模型。利用神经网络模型训练生成KWP2000协议数据的测试用例数据,再利用这些测试用例数据对KWP2000进行模糊测试。通过试验发现目标协议KWP2000的超长错误、编码错误等漏洞。试验研究表明,该模糊测试方法提高了效率和安全性。
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