目录

前言

项目背景

数据集

设计思路

算法理论技术

安全威胁

网络爬虫

模糊测试

实验环境

模型训练

更多帮助


前言

    📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

        🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

       大家好,这里是海浪学长计算机毕设专题,本次分享的课题是

       🎯基于信息安全的漏洞检测系统

项目背景

       在信息化时代,信息安全成为越来越受到重视的问题。漏洞是信息安全的主要威胁之一,而漏洞检测是保护信息系统安全的关键环节。本课题研究基于信息安全的漏洞检测系统,旨在通过深度学习和计算机视觉技术,实现对漏洞的有效检测和识别,对于提高信息安全防护能力具有重要的现实意义和长远的发展价值。

数据集

       由于网络上没有现有的合适的漏洞检测数据集,我决定通过网络爬虫技术收集大量的漏洞信息,制作了一个全新的数据集。这个数据集包含了各种漏洞的截图和相关描述,通过网络爬取,我能够获取到真实的漏洞信息和多样的工作环境,这将为我的研究提供更准确、可靠的数据。

设计思路

算法理论技术

安全威胁

       Web应用程序的安全性是一个复杂且多层次的问题,它涉及到客户端、服务器、数据库、通信协议等多个技术层面的安全考虑。在这些层面中,攻击者可能会利用各种安全漏洞来尝试获取敏感信息。为了保护Web应用的安全,必须对其各个组成部分进行深入的安全防护。

       客户端的安全性不容忽视,因为用户输入往往是Web应用攻击的入口点。客户端安全措施包括验证用户输入、防止跨站脚本攻击(XSS)和客户端脚本注入等。服务器端的安全措施更为复杂,包括但不限于服务器配置的安全性、服务器端脚本的防护、敏感数据的安全存储和传输、以及权限管理和越权控制。
       数据库是Web应用存储敏感信息的关键组件,因此需要采取加密、访问控制、审计和备份等措施来保护数据不受未授权访问和损坏。通信协议的安全性也非常重要,如使用HTTPS等安全协议来保证数据在传输过程中的安全性。

毕业设计:基于信息安全的漏洞检测系统 人工智能

网络爬虫

       网络爬虫程序能够根据一定规则自动抓取网页信息,通常分为数据采集、数据处理、数据存储三个部分。网络爬虫分为通用网络爬虫和聚焦网络爬虫两类,前者从首个目标URL开始,不断获取新的URL并重复操作,直到所有URL爬取完成或获取所有结果;后者主要目的是对爬取到的内容进行总结,不太关注爬取数量,通过定义和描述爬取目标进行信息和相关URL的过滤筛选,最终获得符合要求的结果。在Web漏洞检测工具中,通常使用通用爬虫,因为缺乏明显特征而不适用聚焦爬虫,通用爬虫可以有效增加检测的可靠性和爬取的覆盖率。但使用通用爬虫需要考虑设计过滤规则、分析页面信息、设计爬取规则等问题。

毕业设计:基于信息安全的漏洞检测系统 人工智能

       采用Selenium工具结合网络代理对网络请求进行爬取,Selenium是一个用于Web应用自动化测试的框架,支持跨平台操作,可以通过标签名、xpath、id、class等方式定位页面元素,并且支持多种浏览器的操作。使用Selenium框架在爬取过程中需要对URL进行过滤并存储,URL存储策略有基于磁盘的顺序存储、基于Hash算法的存储、基于MD5算法处理压缩字符串、布隆过滤器等,每种策略都有优缺点,需要根据实际情况选择合适的策略。

毕业设计:基于信息安全的漏洞检测系统 人工智能

模糊测试

       模糊测试是一种强大的软件测试技术,它通过生成和发送模糊数据来目标系统,以此诱发潜在的错误或漏洞,并监控程序的反应。这种技术特别适用于检测可能导致程序崩溃或明显异常的缺陷。与白盒测试不同,模糊测试是一种黑盒或灰盒技术,它不需要了解程序的内部结构。模糊测试的自动化程度高,可以提高测试的效率和覆盖率,但也存在一些挑战,如需要根据应用程序和期望测试的缺陷类型来决定是否使用模糊测试,对于那些不会导致程序明显异常的逻辑漏洞,模糊测试可能会遇到困难。此外,为了提高测试效率,模糊测试工具需要生成高质量的测试用例,并尽量缩短单个测试用例的执行时间。
       尽管模糊测试技术能够发现许多漏洞,但它可能难以发现程序中的每一个缺陷,并且测试结果可能会出现较多的误报,因此对测试结果的分析非常重要。目前市面上的模糊测试工具主要分为三类:基于变异的模糊测试、基于生成的模糊测试和基于协议的模糊测试。这些工具可以根据现有的数据、输入内容的结构或者测试协议格式生成测试用例。

毕业设计:基于信息安全的漏洞检测系统 人工智能

实验环境

       通过使用Django框架,利用Python语言进行功能逻辑的开发,实现了在Windows和Linux环境下运行的兼容性。它不仅支持用户界面操作,还提供了命令行执行功能,为用户提供了灵活的操作方式。

毕业设计:基于信息安全的漏洞检测系统 人工智能

模型训练

       用户的总体检测流程包括以下步骤:

  • 用户输入目标测试站点并配置相关的扫描策略。
  • 工具查找本地或数据库中是否存在相同目标测试站点的检测记录。如果存在,直接显示检测结果;如果不存在,进入后续的检测流程。
  • 根据目标服务器的通信协议和用户输入的检测策略对网络代理进行配置,实现爬取时对目标站点的监听和抓包。
  • 创建爬取队列,根据爬取深度获取目标站点下的所有URL,并将有效的URL存入爬取队列。
  • 在爬取过程中,尝试触发当前打开的URL中的用户交互点,如表单、按钮、输入框等,以获取原始HTTP请求并保存。
  • 获取所有原始HTTP请求后,针对不同类型的Web漏洞选择不同的模糊测试策略构造变异HTTP请求,并通过参数变异形成畸形HTTP数据包。
  • 将原始请求和变异HTTP请求发送到目标服务器,获取原始响应和变异后响应,并针对不同的Web漏洞类型执行不同的异常分析策略,将分析结果保存和显示。
  • 根据数据库中的检测结果,自动生成最终的测试报告。

相关代码示例:

def detect_vulnerabilities(content):
    # 这里可以添加代码检测可能的漏洞,如SQL注入、XSS等
    # 示例:检测SQL注入
    if "SQL injection" in content:
        print("可能的SQL注入漏洞")
# 主函数
def main():
    # 获取页面内容
    content = fetch_page_content(target_url)
    # 分析页面内容
    analyze_page_content(content)
    # 进行漏洞检测
    detect_vulnerabilities(content)
if __name__ == "__main__":
    main()

海浪学长项目示例:

更多帮助

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