路超1,，王建章2，許德森2,，李東垣2,，趙鵬2，王國相1,，褚騰飛1

　　(1.北京郵電大學(xué), 北京 100876; 2.中華通信系統(tǒng)有限責(zé)任公司,，北京 100070)

       摘要：針對網(wǎng)絡(luò)協(xié)議漏洞挖掘系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)協(xié)議格式分析過程中使用全局序列比對技術(shù)效率不高的問題，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)漏洞挖掘背景，對序列比對技術(shù)進(jìn)行深入分析,，提出了一種更為有效的基于局部序列比對算法的Fuzzing漏洞挖掘新方法,。在獲取網(wǎng)絡(luò)協(xié)議格式分析的過程中，提高漏洞挖掘效率,。仿真結(jié)果表明,，該方法較全局序列比對方法在執(zhí)行效率上具有較為明顯的優(yōu)勢。

　　關(guān)鍵詞：漏洞挖掘,；Fuzzing,；局部序列比對；算法

　　中圖分類號：TP309.2文獻(xiàn)標(biāo)識碼：ADOI： 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.03.001

　　引用格式：單路超,，王建章,，許德森,，等.基于局部序列比對的漏洞挖掘技術(shù)研究［J］.微型機(jī)與應(yīng)用,，2017,36（3）：1-3，7.

0引言

　　隨著網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的發(fā)展,，在網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中,，網(wǎng)絡(luò)漏洞會出現(xiàn)在系統(tǒng)的軟件、硬件或協(xié)議中,。這種漏洞的出現(xiàn)會給用戶帶來巨大的損失,，因此漏洞挖掘被廣泛應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中。漏洞挖掘技術(shù)主要包括手動測試,、Fuzzing算法分析［1］,、靜態(tài)分析、比較分析和運行時分析技術(shù),。其中,，F(xiàn)uzzing算法由于其優(yōu)良的性能而被廣泛應(yīng)用在分布式網(wǎng)絡(luò)中。在對數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查時,，運用的主要技術(shù)便是序列比對技術(shù),。序列比對，即按照實際需求,，對某兩個序列的相似性進(jìn)行考察,，具有非常大的現(xiàn)實意義［2］。根據(jù)比對范圍,，可以將序列比對劃分為全局比對和局部比對?，F(xiàn)在的漏洞挖掘系統(tǒng)中大量運用全局序列比對技術(shù)來進(jìn)行數(shù)據(jù)檢查。

　　Smith和Waterman利用動態(tài)規(guī)劃思想,，將Needleman—Wunsch算法進(jìn)行改進(jìn),，提出了Smith—Wateman算法［3］，兩條序列中，整體的相似性往往都不是很大,，可能只在某些局部區(qū)域有相似性,，因此局部序列比對要比全局序列比對效率更高。

　　本文在Fuzzing網(wǎng)絡(luò)漏洞挖掘技術(shù)的常用框架基礎(chǔ)上,，基于已有技術(shù)和整體框架,，將部分序列比對算法應(yīng)用于漏洞挖掘中的報文協(xié)議格式分析過程，最后針對本文提出的新型網(wǎng)絡(luò)漏洞挖掘系統(tǒng),，完成實驗環(huán)境的搭建和系統(tǒng)的配置,，對改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)漏洞挖掘系統(tǒng)性能進(jìn)行對比測試。

1網(wǎng)絡(luò)漏洞與Fuzzing技術(shù)

　　本文主要研究的漏洞挖掘中的模糊測試技術(shù)（Fuzzing）屬于灰盒測試技術(shù),，通過向測試目標(biāo)程序發(fā)送大量的半有效數(shù)據(jù)并觀測輸出結(jié)果,，來發(fā)現(xiàn)目標(biāo)系統(tǒng)中存在的漏洞［4］。

　　在利用Fuzzing技術(shù)進(jìn)行漏洞挖掘［5］時,，首先確定測試對象,，產(chǎn)生非預(yù)期數(shù)據(jù)構(gòu)造測試用例，啟動模糊測試,。然后對程序中出現(xiàn)的異常和錯誤進(jìn)行檢測和分析,。最后對于檢測出來的錯誤或異常，確定漏洞利用的可能性,。Fuzzing的工作流程如圖1所示,。

2網(wǎng)絡(luò)協(xié)議部分分式漏洞挖掘技術(shù)的原理

　　通過構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)協(xié)議漏洞挖掘測試器，經(jīng)過搭建系統(tǒng),、配置環(huán)境,、構(gòu)造測試用例、生成請求等過程,，完成會話控制腳本,。首先對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行協(xié)議分析，構(gòu)造測試用例保存在requests中,，編寫會話控制腳本,，最后開始Fuzzing測試。

　　在實際網(wǎng)絡(luò)協(xié)議漏洞挖掘［6］過程中,，對網(wǎng)絡(luò)協(xié)議格式進(jìn)行解析是非常重要的一個環(huán)節(jié),。基于這種思想,，本文對傳統(tǒng)的模糊測試漏洞挖掘器進(jìn)行改進(jìn),，改進(jìn)后的模糊測試漏洞挖掘器結(jié)構(gòu)如圖2所示。

　　目前應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議格式分析方法主要有兩種：基于軌跡的分析方法和基于數(shù)據(jù)流的分析方法,?；谲壽E的分析方法主要是通過動態(tài)污點分析技術(shù)對報文的解析過程進(jìn)行跟蹤,。

　　本文主要對基于數(shù)據(jù)流的分析方法進(jìn)行研究和改進(jìn)?；跀?shù)據(jù)流的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議分析方法主要通過對測試對象發(fā)送和接收數(shù)據(jù)包的屬性進(jìn)行測試,，得到網(wǎng)絡(luò)協(xié)議信息并構(gòu)造測試用例。本文中的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議格式分析過程包括4個子過程：采集數(shù)據(jù)流,、初步處理,、數(shù)據(jù)報文分類、協(xié)議格式分析,。

　　在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)協(xié)議格式解析之前,，先獲取大量數(shù)據(jù)流，對數(shù)據(jù)流進(jìn)行初步處理,，獲得初始報文序列,。然后利用匹配規(guī)則將得到的序列按照相似性進(jìn)行分組，用于格式分析,。最后,，通過改進(jìn)后的局部序列比對技術(shù)，對報文格式進(jìn)行分析,。其中對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流進(jìn)行初步處理是網(wǎng)絡(luò)協(xié)議分析的重要前提,。數(shù)據(jù)報文分類過程是整個網(wǎng)絡(luò)協(xié)議分析過程的第二個關(guān)鍵步驟，它分為3個子過程：報文分析,、報文聚類、分類報文小組,。網(wǎng)絡(luò)協(xié)議格式分析的最后一個環(huán)節(jié)是網(wǎng)絡(luò)協(xié)議格式獲取,，前面的幾個步驟已經(jīng)將輸入的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流分成不同的報文小組，通過對接收到的報文進(jìn)行準(zhǔn)確分類以及對比分析,，最終可以得到報文的協(xié)議格式,。在網(wǎng)絡(luò)協(xié)議獲取過程中，利用序列比對算法將數(shù)據(jù)報文對齊,，對報文中含有的關(guān)鍵信息進(jìn)行識別和分析,，傳遞給Sulley框架，從而構(gòu)造出測試用例,，完成報文協(xié)議格式解析,。

　　在網(wǎng)絡(luò)協(xié)議漏洞挖掘系統(tǒng)中，局部序列比對算法可以十分精確地找到序列間的最大匹配子序列,，這是全局比對算法無法做到的,。因此，本文在已有的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議分析基礎(chǔ)上,，提出一種使用局部序列比對算法的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議格式獲取過程,，提高序列比對效率,，從而加快網(wǎng)絡(luò)協(xié)議格式的獲取速度。

　　全局序列比對著眼于兩個序列全長的最優(yōu)比對,，而局部序列比對則對序列之間的某個局部片段進(jìn)行檢測和比對,。本文提出的改進(jìn)型網(wǎng)絡(luò)協(xié)議漏洞挖掘技術(shù)將SmithWaterman動態(tài)規(guī)劃算法［7］ 引入到網(wǎng)絡(luò)協(xié)議格式分析過程中，并對改進(jìn)后的漏洞挖掘系統(tǒng)性能進(jìn)行研究和分析,。

　　SmithWaterman算法的主要思想為：對于給定的兩個序列M=m1 m2 m3…mn和 N=n1 n2 n3 …nm,，設(shè)序列M和序列N的相似度用之前設(shè)計好的計分函數(shù)σ(m, n)來表示，對插入,、刪除等操作賦予不同的分值［8］,。對打分矩陣進(jìn)行初始化，使矩陣首行和首列元素為0,，即：

　　G(i,0)=G(0,j)=0

　　對于任意一個輸入序列,，都可以表示成k×1矩陣的形式。在進(jìn)行插入或刪除空格時,，不能出現(xiàn)全為空格的一列,。如果將對比之后的序列中的空格刪去，則能恢復(fù)成原序列,。

　　對于兩個序列中的字母x,、y，設(shè)字母取值于集合Z,，在漏洞挖掘系統(tǒng)中,，Z可以設(shè)置為A~Z字母集合。設(shè)計一個計分函數(shù)σ(x, y),，用來表示兩個序列對比過程的得分,。

　　根據(jù)設(shè)計好的計分函數(shù)，通過遞歸方法得到每次對比的分?jǐn)?shù),，存于得分矩陣G的相應(yīng)位置上,，初始化和計算得分矩陣的過程可以用如下等式表示：

　　在上述計算得分矩陣G的等式中，（1）表示初始化過程,；（2）表示元素替換所帶入的計分函數(shù)數(shù)值,，此時指針移動方向為指向右下方；（3）表示插入空格所對應(yīng)的計分結(jié)果,，此時指針移動方向為向下,；（4）表示刪除空格所對應(yīng)的計分結(jié)果，此時指針方向為向右,。在進(jìn)行序列比對時,，將要比對的序列M和N寫在矩陣的兩側(cè)，根據(jù)設(shè)計好的計分函數(shù),，將序列M和N中的元素依次相互比較,，將得分結(jié)果寫在打分矩陣G對應(yīng)的位置上,，某個位置的得分取元素替換、插入,、刪除3種操作中的分值最大者,，即按照左、上,、左上3個來源方向結(jié)合計分函數(shù)σ(x, y)對同一個位置進(jìn)行打分,分?jǐn)?shù)最大值即為這個位置的得分,。假設(shè)長度為i的序列，其插入損失為Wi,，對變量1≤x≤|M|,、1≤y≤|N|，打分矩陣的計分過程可以用如下公式表示：

　　Gi,j=max{Gi-1,j-1+σ(mi,nj),，max{Gi-x,j-Wx},，max{Gi,j-y-Wy }，0}

　　因為局部序列比對只是對兩個完整序列的局部區(qū)域進(jìn)行比較,，因此在打分過程中,，將負(fù)數(shù)記為0不會影響最后比對結(jié)果。

　　打分過程完成后,，開始進(jìn)行回溯過程,，尋找相似子序列。同樣因為局部序列沒有對兩個序列中的全部內(nèi)容進(jìn)行對比,，因此回溯過程不需要從打分矩陣的最右下角處開始,，只需要從得分最高的單元格開始即可。

　　回溯過程規(guī)則如下：

　?。?）從打分矩陣中的最高分單元格開始回溯,，此處即為兩個比對序列中的相似片段末端。

　?。?）回溯方向有3個：上、左上,、左,。回溯到這3個方向?qū)?yīng)的下一個單元格中最大分?jǐn)?shù)的位置,。如果出現(xiàn)分?jǐn)?shù)一樣的情況,，左上的優(yōu)先級最高。

　?。?）重復(fù)執(zhí)行（2）,，直至無法找到下一個不為0的向上路徑。此時,，按照回溯路徑寫出的序列即為M,、N的最大相似子序列,。圖3SmithWaterman算法流程圖。

　　SmithWaterman算法在填充打分矩陣時,，先將第一行和第一列元素置為0,，并且用0代替負(fù)分。在進(jìn)行回溯時,，從右下角最大正分值處開始,，尋找打分矩陣中每個正分值處的返回指針，直至無法找到下一個不為0的向上路徑為止,，如圖4所示,。回溯完成后,，根據(jù)回溯路徑即可得到最優(yōu)解,。比如輸入的兩個序列為：ABCDEDC、EBDAEDB時,，按照上述算法得到的比對結(jié)果為:BCD_ED;B_DAED,。

3算法的仿真和分析

　　為了驗證在網(wǎng)絡(luò)協(xié)議漏洞挖掘系統(tǒng)中采用局部序列對比技術(shù)比全局序列對比技術(shù)性能更好，本文在兩臺PC上搭建實驗環(huán)境,，一臺提供服務(wù)器端和客戶端,，另一臺與之進(jìn)行通信交互。兩臺實驗PC連接如圖5所示,。PC1又分為主機(jī)和虛擬機(jī)兩部分,，分別負(fù)責(zé)構(gòu)造測試用例和系統(tǒng)服務(wù)器部分功能。PC2主要負(fù)責(zé)產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)協(xié)議解析模塊需要的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流,。實驗環(huán)境搭建好后,，將PC1與PC2進(jìn)行正常交互，捕捉網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包,，然后進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)協(xié)議格式解析,，構(gòu)造測試用例并完成會話腳本。接著啟動PC1中的虛擬機(jī)部分,，進(jìn)行相應(yīng)的配置,，開始模糊測試。本文設(shè)計的整個實驗系統(tǒng)應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)協(xié)議FTP測試中,，選用WarFTP服務(wù)器為測試對象,，通過測量協(xié)議格式分析中進(jìn)行序列對比的測試樣本長度及系統(tǒng)運行時間，可以得到改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議漏洞挖掘系統(tǒng)與傳統(tǒng)漏洞挖掘系統(tǒng)性能對比結(jié)果,。

　　本文以輸入序列程序運行時間作為判斷網(wǎng)絡(luò)協(xié)議漏洞挖掘系統(tǒng)性能的標(biāo)準(zhǔn),，對于輸入的固定長度報文序列，分別使用本文對比方法和傳統(tǒng)對比方法分析報文信息并構(gòu)造測試用例,，完成模糊測試,。對于固定長度的相同報文序列,，經(jīng)過不同序列比對方式會導(dǎo)致整個漏洞挖掘系統(tǒng)的程序運行時間不同，對比結(jié)果如圖6所示,。

　　由圖6可以看出,，本文提出的改進(jìn)型網(wǎng)絡(luò)協(xié)議漏洞挖掘系統(tǒng)運行效率比傳統(tǒng)漏洞挖掘系統(tǒng)快，有效性和實用性更高,。

4結(jié)束語

　　本文介紹了現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)協(xié)議漏洞挖掘技術(shù)的工作流程

　　及模塊結(jié)構(gòu),，并對模糊測試的工作模式進(jìn)行闡述。在此基礎(chǔ)上,，對網(wǎng)絡(luò)協(xié)議漏洞挖掘過程中的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議格式解析進(jìn)行優(yōu)化,，結(jié)合局部序列對比技術(shù)，提高了整個網(wǎng)絡(luò)協(xié)議漏洞挖掘系統(tǒng)的工作效率,，最后對改進(jìn)的漏洞挖掘系統(tǒng)設(shè)計測試實驗,，驗證了本文所提新型漏洞挖掘方法在執(zhí)行效率上與傳統(tǒng)漏洞挖掘方法相比有一定的提高。

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