检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2013年第11期34卷 59-70页

作者：杨君刚梁礼刘故箐张倩张长青西安通信学院信息传输系陕西西安710106 西安通信学院研究生管理大队陕西西安7101061

在对路由器安全问题本质分析基础上提出路由器安全效能的概念并对路由器攻击进行分类,提出一种在线监测的路由器安全威胁态势量化评估的计算方法。该方法在对路由器攻击分类的基础上,以路由器带宽占用率和CPU平均使用率计算服务下降型... 详细信息

在对路由器安全问题本质分析基础上提出路由器安全效能的概念并对路由器攻击进行分类,提出一种在线监测的路由器安全威胁态势量化评估的计算方法。该方法在对路由器攻击分类的基础上,以路由器带宽占用率和CPU平均使用率计算服务下降型威胁安全风险因子,以威胁发生可能性和威胁严重程度计算权限提升型安全风险因子,结合路由器本身的重要性计算其安全风险,进而分析路由器的安全威胁态势。实验表明:所提方法能够很好地反映路由器的安全风险,为网络管理员提供直观的安全威胁态势,以便调整路由器安全策略,更好地提高其安全性能。

关键词：路由器安全威胁态势在线监测风险评估

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路由器安全配置策略

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电子世界 2012年第10期 104-105页

作者：李永亮郑晨溪沈阳航空航天大学信息网络中心

路由器在计算机网络中有着举足轻重的地位,是计算机网络的桥梁。本文通过对路由器的工作原理、路由器的体系结构及安全配置知识进行了比较详细的阐述说明,并举用实际例子对路由器安全配置方面加以论证。通过这些安全配置,可以对路由器... 详细信息

路由器在计算机网络中有着举足轻重的地位,是计算机网络的桥梁。本文通过对路由器的工作原理、路由器的体系结构及安全配置知识进行了比较详细的阐述说明,并举用实际例子对路由器安全配置方面加以论证。通过这些安全配置,可以对路由器进行安全加固,同时对网络的安全防护起到很大的作用。

关键词：路由器安全 CDP 路由协议安全漏洞

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基于OSPF动态网络协议的路由器安全防范

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中国电子商务 2013年第19期 83-83页

作者：许莉张锦涛综合信息网络维护中心北京100000

本文首先分析了OSPF自身存在的机制进行隐惠及不安全性。其次根据这些漏洞阐述了一些加强OSPF安全性的措施和方法。

关键词： OSPF 路由器安全漏洞防范

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基于OSPF协议的路由器安全防范

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计算机光盘软件与应用 2010年第10期13卷 105-105页

作者：周宏伟山东省农村信用社联合社黄岛科技中心山东青岛266555

路由器组网过程中,OSPF协议是比较常用的一种网络协议,但因为OSPF路由协议在设计时本身的一些缺陷及安全考虑上的不足,导致该协议容易遭受黑客的攻击。本文在对OSPF路由协议研究的基础上,对其一些漏洞进行了分析,并提出了一些建议及配置... 详细信息

路由器组网过程中,OSPF协议是比较常用的一种网络协议,但因为OSPF路由协议在设计时本身的一些缺陷及安全考虑上的不足,导致该协议容易遭受黑客的攻击。本文在对OSPF路由协议研究的基础上,对其一些漏洞进行了分析,并提出了一些建议及配置,以巩固和加强OSPF协议的安全性。

关键词： OSPF 路由器安全漏洞防范

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路由器的安全浅析

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消费电子 2012年第9X期 72-72页

作者：谭再峰恩施职业技术学院湖北恩施445000

本文分析了路由器的工作原理，对路由器在Internet中存在的安全隐患进行了较详细的分析，最后提出了一些防范的措施和思路。

关键词：路由器路由器安全网络安全网络攻击

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范式路由器:规范路由器数据层的动态行为

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清华大学学报（自然科学版） 2018年第8期58卷 693-697页

作者：徐磊徐恪清华大学计算机科学与技术系信息科学与技术国家实验室

随着模块化可编程路由器越来越普遍,路由器面临的安全问题也越来越严峻。该文提出范式路由器,通过对模块化的数据层进行编码和预组合,达到对路由器数据层的动态监控和规范。该文对每个数据层行为标记一个行为标识（action identifier,AI... 详细信息

随着模块化可编程路由器越来越普遍,路由器面临的安全问题也越来越严峻。该文提出范式路由器,通过对模块化的数据层进行编码和预组合,达到对路由器数据层的动态监控和规范。该文对每个数据层行为标记一个行为标识（action identifier,AID）,同时将合法AID预先存入范式表（regulated action table,RAT）。在路由器运行时,所有动态行为都被RAT校验,保证行为可信。该文用Click路由器和数据层开发包（data plane development kit,DPDK）路由器分别部署了范式路由器。实验结果表明：范式路由器仅占用了2 MB的空间和10%以下的带宽性能,同时捕获了所有数据层的恶意行为。

关键词：路由器安全范式路由器路由器行为

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基于模糊AHP理论和污点分析的路由器漏洞挖掘技术研究

基于模糊AHP理论和污点分析的路由器漏洞挖掘技术研究

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作者：王瑞西北大学

学位级别：硕士

路由器无论是接收信息还是发送信息,都不可避免的会访问内部可信网络或外部不可信网络。然而,随着科学技术的不断发展,威胁路由器安全的因素逐渐演变的更加多样且来源复杂,导致路由器中存在各种各样的漏洞。为此,针对路由器漏洞的研究... 详细信息

路由器无论是接收信息还是发送信息,都不可避免的会访问内部可信网络或外部不可信网络。然而,随着科学技术的不断发展,威胁路由器安全的因素逐渐演变的更加多样且来源复杂,导致路由器中存在各种各样的漏洞。为此,针对路由器漏洞的研究在漏洞挖掘领域受到了越来越多的关注。本文首先采用层次分析-模糊综合评判算法(模糊AHP),以路由器的安全风险来源作为决策指标,对D-Link设备的整体安全进行评估。然后,在此评估结果的基础上,具体分析造成该款D-Link设备不安全的原因,并以此为出发点,利用基于污点分析技术改进的Fuzzing测试方法对D-Link设备进行漏洞挖掘。主要内容如下:(1)由于不同厂家的路由器设计模式不同,导致造成路由器不安全的因素多样且来源复杂。本文选取具有代表性的D-Link路由器设备来进行研究,根据风险来源对造成路由器不安全的因素进行层次划分,然后利用模糊AHP建立了一套评估流程,实现了对D-Link的安全进行量化评估。(2)提出了一种新颖的路由器漏洞挖掘方法,并基于Sulley将该方法实现为一种路由器漏洞检测框架。其中,结合污点分析以及路由器文件系统加密存在于固件中的特性,设计了一种针对路由器的三阶段TPFTGM模块,利用TPFTGM具有针对性的特性,提高了对路由器进行漏洞挖掘的效率,同时优化了传统Fuzzing中由于测试用例过于盲目造成的高盲率、高漏警率、高误警率以及低代码路径覆盖率的问题。

关键词：模糊AHP 污点分析路由器安全安全评估漏洞挖掘

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基于威胁情报的路由器漏洞自动化防护系统

基于威胁情报的路由器漏洞自动化防护系统

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作者：徐其望武汉大学

学位级别：硕士

随着物联网的快速发展,家用路由器的数量逐年攀升,智能家居设备也广泛地普及开来。路由器在整个智能家庭中扮演着核心基础设施的作用,负责所有智能设备的网络连接与交互,与此同时针对路由器的攻击日益增多。各大安全网站上经常会有关于... 详细信息

随着物联网的快速发展,家用路由器的数量逐年攀升,智能家居设备也广泛地普及开来。路由器在整个智能家庭中扮演着核心基础设施的作用,负责所有智能设备的网络连接与交互,与此同时针对路由器的攻击日益增多。各大安全网站上经常会有关于路由器的威胁情报信息更新,但是目前现有的家用路由器都缺乏针对漏洞攻击的检测与防范能力,一旦出现新型漏洞,往往只能被动等待厂商发布新版本固件或者补丁更新,在新固件的发布之前攻击者有足够的时间对受漏洞影响的路由器进行批量攻击,严重威胁用户信息安全。如何迅速响应路由器威胁情报信息,自动识别并拦截漏洞攻击行为是一个亟须解决的问题。本文通过定时爬取路由器威胁情报并进行分析归类,自动化维护漏洞威胁情报数据库,在此基础上自动提取威胁情报,对经过路由器的所有可疑请求进行拦截并检查,自动响应威胁情报;同时,通过对路由器正常运行时的请求与响应提取关键特征,对相关请求方式、URL、参数、请求长度等要素进行分析,构建正常访问模型,供异常判定时参考,有效降低漏报和误报,从而提高路由器响应威胁情报的速度和准确性,同时不影响路由器的正常运行。基于上述防护思想本文进一步设计和实现了基于威胁情报的路由器漏洞自动化防护系统原型,并对系统组成的各个模块的功能和实现进行介绍。实验部分利用6款不同型号设备的16个高危漏洞对系统原型进行了功能测试,其中基于正常访问模型成功识别并拦截了9个命令注入、缓冲区溢出等漏洞;基于威胁情报成功对7个漏洞进行了自动响应与防护,系统运行大部分时间内性能损耗不超过1%,具备一定的实用性。本文的创新点在于实时监控相关威胁情报并自动进行漏洞响应,无需人工干预,解决当前主流的通过特征规则识别漏洞的防护方法难以应对新出现漏洞的问题;同时通过构建正常访问模型,用于识别异常请求,有效降低漏报和误报,无需维护庞大的规则库,一定程度上也能够防范未知漏洞攻击。本文提出的防护方法性能损耗较低,路由器厂商完全可以将其内置于出厂设备中,可有效防范攻击者利用固件漏洞进行攻击。

关键词：威胁情报应急响应路由器安全

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基于污点分析的OpenWrt路由器固件漏洞挖掘研究

基于污点分析的OpenWrt路由器固件漏洞挖掘研究

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作者：黎琳武汉大学

学位级别：硕士

在大数据和人工智能高速发展的时代,智能电子产品例如电脑、平板、手机极大地丰富了人们的日常生活,人们可以通过这些电子产品上网看视频、听音乐、玩游戏,电子产品的智能化激发了人们对生活智能化的热切向往。为了满足客户的生活智能... 详细信息

在大数据和人工智能高速发展的时代,智能电子产品例如电脑、平板、手机极大地丰富了人们的日常生活,人们可以通过这些电子产品上网看视频、听音乐、玩游戏,电子产品的智能化激发了人们对生活智能化的热切向往。为了满足客户的生活智能化需求,也为了提升品牌竞争力,各大厂商纷纷推出智能IOT(Internet of Things,物联网)设备例如智能插座、智能空调、智能路由器等。但Io T设备的出现也带来了众多的安全问题,其中作为互联网入口的路由器成为了攻击者的重点。如何发现路由器所面临的安全威胁和安全漏洞成为了安全研究者的研究重点。现有路由器漏洞挖掘技术往往是基于人工的模糊测试例如黑盒测试和白盒测试,测试效率低下,流程不规范,无法大规模的对路由器进行安全分析工作。为此,本文在前人的工作基础上详细研究了Open Wrt路由器的架构以及常用的路由器安全分析工具,总结了现有的路由器安全分析技术。本文针对Open Wrt路由器的固件,设计了一种基于静态污点分析的命令执行漏洞挖掘框架,并实现了漏洞挖掘工具。该工具实现了固件的自动解压和文件提取,以及Lua文件到二进制文件的转换,利用Buildroot和Angr进行二进制文件过滤和VEX中间代码生成,基于VEX中间代码生成ICFG(Inter-procedural Control Flow Graph,过程间控制流程图)和CFCG(Cross-file Call Graph,跨文件调用图),利用后向污点分析,挖掘二进制文件中可能存在的命令执行漏洞。论文对87个已公开漏洞固件和465个未公开漏洞固件进行了实验分析与验证,该工具能够发现68个已公开漏洞的固件和84个未公开漏洞的固件,证明了该工具在漏洞挖掘的有效性和实用性。

关键词：路由器固件污点分析路由器安全

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基于深度学习的路由器入侵检测技术研究

基于深度学习的路由器入侵检测技术研究

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作者：刘雨辰战略支援部队信息工程大学

学位级别：硕士

随着互联网规模的飞速发展,网络逐渐发展为人类社会不可或缺的一部分,路由器作为构建网络的基础节点,对于互联网的稳定运行提供关键支持,因此路由器的安全防护便是网络防御研究的重中之重。攻击者通过利用路由器的相关协议以及IOS泄露... 详细信息

随着互联网规模的飞速发展,网络逐渐发展为人类社会不可或缺的一部分,路由器作为构建网络的基础节点,对于互联网的稳定运行提供关键支持,因此路由器的安全防护便是网络防御研究的重中之重。攻击者通过利用路由器的相关协议以及IOS泄露的安全漏洞,达到控制、瘫痪路由器,攻击整个网络的目的,给互联网带来严重的安全威胁。然而目前针对路由器入侵检测相关研究成果匮乏,且都是基于传统的机器学习模式,检测效果取决于人工提取的流量特征,特征工程需要专业的经验与技巧,在日新月异的攻击面前越发显得力不从心。因此非常有必要继续跟进路由器入侵检测技术研究,维护大数据环境下互联网安全与稳定。目前深度学习在图像识别、自然语言识别、语音识别等领域均取得了巨大的研究进展,同时也对网络安全以及流量入侵检测带来启发。本文针对路由器目前所面临的的安全问题,从深度学习的角度研究路由器入侵检测技术。在对路由器攻击方式以及相关入侵检测理论研究基础上,总结出检测攻击流量的关键特征,刻画了路由器入侵检测模型。针对数据包载荷特征,提出了基于CNN的载荷检测方法。针对会话流状态特征,提出了基于EDLSTM的状态检测方法。结合上述研究方法,设计实现了基于CNN-LSTM的混合神经网络入侵检测模型,并通过实验验证本文所提出方法的效果。本文主要工作包括:首先,刻画了针对路由器的入侵检测模型。研究并剖析了网络扫描攻击、路由管理协议攻击、欺骗攻击、路由协议攻击、拒绝服务攻击五类攻击方式,总结了基于数据包载荷与基于会话流状态的攻击流量特征,以图像化的方式描述了流量攻击过程,在此基础上构建了路由器入侵检测模型。其次,提出了一种基于CNN的数据包载荷特征检测方法。针对攻击流量中的数据包载荷特征,研究了卷积神经网络相关技术,将CNN图像识别能力应用于载荷特征检测。通过将原始流量转化为灰度图作为输入数据以简化特征选择过程。通过本课题针对路由器入侵检测而收集的数据集IEUD2017进行测试,实验结果表明该方法在检测率误报率等方面达到了目标要求。然后,提出了一种基于EDLSTM的会话流状态特征检测方法。针对攻击流量中的会话流状态特征,通过研究循环神经网络在自然语言识别领域技术,将EDLSTM应用于流量状态特征检测。该方法将会话流状态特征与LSTM序列特征学习能力相结合,达到更为准确的流量分类效果。实验结果表明,该方法对于路由器协议攻击等基于状态特征流量检测效果显著提升,达到预期检测效果。最后,设计并实现了基于CNN-LSTM混合神经网络的路由器入侵检测模型。针对路由器攻击流量的两种流量特征,本文将CNN与LSTM相结合,通过CNN学习数据包载荷特征,LSTM学习会话流状态特征。通过实验优化输入数据,保证准确性与学习效率,进一步增强实用价值。实验结果表明该方法不仅在检测率与误报率等方面达到了更高水准,同时学习效率提升了一倍,接近实用化水准。

关键词：路由器安全入侵检测卷积神经网络长短时记忆循环神经网络深度学习

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