私有工控協議分類方法研究
信息技術與網絡安全
周 帥，王紹杰
(華北計算機系統工程研究所，北京100083)
摘要： 工控協議是網絡協議的一個分支，在工控系統的信息安全研究中，協議安全是其中相當重要的一部分。目前工控協議缺乏統一規范，產生了大量的私有未知協議，這些私有協議的逆向分析在報文分類方面研究有限。通過對基于網絡流量的協議逆向方法研究，提出了一種私有工控協議報文分類方法，通過N-gram算法進行報文切分，然后通過關鍵詞提取算法提取關鍵詞，最后依據提取的關鍵詞進行報文聚類。實驗結果表明所提出的方法能對未知的工控協議進行較好的按照功能分類。
中圖分類號： TP309.1
文獻標識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.09.004
引用格式： 周帥，王紹杰. 私有工控協議分類方法研究[J].信息技術與網絡安全，2021，40(9)：19-24.
文獻標識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.09.004
引用格式： 周帥，王紹杰. 私有工控協議分類方法研究[J].信息技術與網絡安全，2021，40(9)：19-24.
Research on classification method of private industrial control protocol
Zhou Shuai，Wang Shaojie
(National Computer System Engineering Research Institute of China，Beijing 100083，China)
Abstract： Industrial control protocol is a branch of network protocol. In the research of information security of industrial control system, protocol security is a very important part. At present, industrial control protocols are lack of unified specifications, resulting in a large number of private unknown protocols. In the face of the reverse analysis of these private protocols, the research on packet classification is limited. This paper proposes a packet classification method of private industrial control protocols by studying the protocol reverse method based on network traffic, which uses N-gram algorithm for packet segmentation, then the keywords are extracted by keyword extraction algorithm, and finally the message clustering is carried out according to the extracted keywords. Experimental results show that the proposed method can classify unknown industrial control protocols according to their functions.
Key words : industrial control protocol；protocol reverse；network traffic；N-gram
0 引言
隨著我國對工業化與信息化深度結合的推進，新技術越來越廣泛地應用到傳統工業與制造業上，網絡空間作為人類活動的第五維空間，成為一個不同于陸、海、空、天的新的安全疆域。云計算、物聯網將原先相對封閉的工業系統暴露在互聯網中，由于重視不到位，相關防護措施不足，工控系統的網絡安全事件日益增多，我國工控行業所面臨的安全問題也日趨復雜，工控系統成為黑客攻擊的目標，工控安全研究刻不容緩[1-2]。工控協議研究是工控安全的重要部分，工控協議由于歷史原因，存在大量的未知私有協議，由于沒有統一的標準，需要進行協議逆向工作進行協議的分析，而目前的協議逆向技術主要是針對一般網絡協議的逆向，對工控網絡協議的逆向分析較少，已有的針對工控協議的逆向分析中，報文分類方法也僅僅以長度或字符頻率當作特征進行分析，存在很大誤差[3]。針對以上問題，本文提出了一種基于自然語言處理的協議特征提取方法，將報文中的N-gram片段的概率作為關鍵詞，將每一條報文的關鍵詞作為特征，進行聚類分析，經過實驗驗證，本文提出的方法能夠很好地將協議根據功能進行分類。
本文詳細內容請下載：http://www.xxav2194.com/resource/share/2000003761
作者信息：
周 帥，王紹杰
(華北計算機系統工程研究所，北京100083)
此內容為AET網站原創，未經授權禁止轉載。