張和偉， 王奉章

（棗莊科技職業(yè)學(xué)院， 山東 棗莊 277599）

0 引 言

現(xiàn)如今，網(wǎng)絡(luò)安全問題已引起社會(huì)高度關(guān)注，如黑客、病毒、木馬等網(wǎng)絡(luò)攻擊手段，不僅可能直接牽涉到普通網(wǎng)民的個(gè)人隱私安全，也還會(huì)對(duì)信息的基礎(chǔ)設(shè)施、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的安全等諸多領(lǐng)域產(chǎn)生重要影響，因而亟需采取全方位和多層次的防御手段，保障網(wǎng)絡(luò)安全。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界在追求即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全方面付出了巨大的努力，林若欽等學(xué)者［1］提出基于可變形卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件漏洞檢測(cè)算法，以可變形卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為技術(shù)支持，設(shè)計(jì)一個(gè)漏洞檢測(cè)方法，保障系統(tǒng)運(yùn)行安全。 馬琪燦等學(xué)者［2］提出基于狀態(tài)偏離分析的Web 訪問控制漏洞檢測(cè)方法，將Web 訪問控制漏洞的檢測(cè)轉(zhuǎn)換為狀態(tài)偏離的檢測(cè)，降低了漏洞檢測(cè)的誤報(bào)率與漏報(bào)率。 但是，由于即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)本身具有一定的復(fù)雜性，且節(jié)點(diǎn)能量受限，上述方法在即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞檢測(cè)中均存在檢測(cè)精準(zhǔn)度不高的問題，所以仍無(wú)法避免即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)漏洞的產(chǎn)生，惡意攻擊者通過(guò)漏洞對(duì)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訪問或攻擊，嚴(yán)重威脅著即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行安全。

為解決上述方法中存在的問題，研究設(shè)計(jì)了一種基于被動(dòng)分簇算法的即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞檢測(cè)方法，基于被動(dòng)分簇算法獲取即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，根據(jù)節(jié)點(diǎn)相對(duì)位置確定安全弧序列，從而得到節(jié)點(diǎn)漏洞弧段，通過(guò)蟻群算法檢測(cè)出全部節(jié)點(diǎn)安全漏洞弧，實(shí)現(xiàn)完整安全漏洞的定位。 提高了漏洞檢測(cè)的精準(zhǔn)度，將即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞的檢測(cè)作為研究課題，旨在高效、全面地維護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全。

1 基于被動(dòng)分簇算法的即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞檢測(cè)

被動(dòng)分簇算法是一種基于被動(dòng)感知的即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)分簇算法，其原理是通過(guò)監(jiān)聽網(wǎng)絡(luò)流量和節(jié)點(diǎn)之間的交互信息，自動(dòng)識(shí)別和分類網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，將其歸屬到不同的簇中。 該算法不需要節(jié)點(diǎn)主動(dòng)加入或離開簇，而是通過(guò)感知節(jié)點(diǎn)之間的通信來(lái)實(shí)現(xiàn)簇的形成和維護(hù)。

1.1 構(gòu)建即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞模型

為了更好地檢測(cè)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞，首先需要構(gòu)建一個(gè)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞模型［3］。 假設(shè)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)的特定區(qū)域內(nèi)存在多個(gè)監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)，且每一個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)部署于即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)中，均處于靜止不動(dòng)的狀態(tài)，一般情況下，各節(jié)點(diǎn)的最大通信半徑為最大監(jiān)測(cè)半徑的2 倍，以此為初始條件，構(gòu)建一個(gè)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞模型，如圖1 所示。

圖1 即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞模型Fig. 1 A security vulnerability model for instant communication networks

由圖1 可以看出，該模型利用一個(gè)圓形區(qū)域來(lái)表示即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)的特定區(qū)域，其中有多個(gè)監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)用小圓點(diǎn)表示，這些節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布于該區(qū)域內(nèi)，可以更好地定位即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)中的安全漏洞，有效提高即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)的安全性。 如果想要檢測(cè)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞所在位置，必須確定漏洞的最小周期循環(huán)，而最小周期循環(huán)主要由各節(jié)點(diǎn)的漏洞邊緣弧段所構(gòu)成。 因此，在檢測(cè)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞時(shí)，可以通過(guò)安全漏洞弧序列的檢測(cè)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

1.2 基于被動(dòng)分簇算法的安全漏洞檢測(cè)

當(dāng)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)失效，就會(huì)形成安全漏洞，然而失效節(jié)點(diǎn)的精確位置信息是未知的，所以在利用安全漏洞弧檢測(cè)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞時(shí)，本文需要通過(guò)被動(dòng)分簇算法來(lái)確定可能出現(xiàn)漏洞的即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)［4－6］。 在即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)的簇內(nèi)，如果網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)失效，將無(wú)法再處理任何數(shù)據(jù)，需要通過(guò)中間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息傳輸，所以即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)形成安全漏洞的概率為：

其中，Q(x) 表示即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)x變成失效節(jié)點(diǎn)的概率；η表示比率系數(shù)；S(x) 表示即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)x映射范圍內(nèi)簇首數(shù)量。

在檢測(cè)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞時(shí)可以通過(guò)漏洞弧段來(lái)實(shí)現(xiàn)，所以根據(jù)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)來(lái)確定安全漏洞弧序列［7］。 由圖1 可知，即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)為隨機(jī)分布，在獲得節(jié)點(diǎn)相對(duì)位置時(shí)，需要以節(jié)點(diǎn)為極坐標(biāo)的極點(diǎn)，并將經(jīng)過(guò)節(jié)點(diǎn)的射線當(dāng)作極軸，即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的相對(duì)位置關(guān)系如圖2 所示。

圖2 即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的相對(duì)位置關(guān)系Fig. 2 The relative position relationship of instant messaging network nodes

由圖2 可知道，以節(jié)點(diǎn)4 為例，首先將經(jīng)過(guò)節(jié)點(diǎn)4 的水平射線設(shè)為X軸，經(jīng)過(guò)節(jié)點(diǎn)4 的垂直射線設(shè)為Y軸，這樣就可以獲取節(jié)點(diǎn)4 與其余鄰近節(jié)點(diǎn)之間的距離，但僅依靠該距離無(wú)法直接確定各個(gè)節(jié)點(diǎn)的位置信息，所以本文通過(guò)虛擬移動(dòng)準(zhǔn)確得到各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的相對(duì)位置關(guān)系［8］。 簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是將即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)4 沿著水平坐標(biāo)軸，向另一個(gè)節(jié)點(diǎn)方向虛擬移動(dòng)一定距離，此時(shí)，可以得到2 個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的另一條線段，與原始線段之間的夾角設(shè)為?，然后以同樣的方法控制即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)4 沿著垂直坐標(biāo)軸，向節(jié)點(diǎn)方向虛擬移動(dòng)一定距離，得到線段與原始線段之間的夾角為ζ，如圖3 所示。

圖3 相鄰網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的相對(duì)位置關(guān)系Fig. 3 Relpositional relationships of adjacent network nodes

由圖3 可知，此時(shí)根據(jù)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)虛擬移動(dòng)得到的2 個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)，即可獲取節(jié)點(diǎn)4 與節(jié)點(diǎn)5 的相對(duì)位置，假設(shè)節(jié)點(diǎn)5 相對(duì)于節(jié)點(diǎn)4 的位置信息為〈d1，?〉，其中d1為2 個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的相對(duì)距離，那么此時(shí)夾角?與ζ滿足如下關(guān)系：

根據(jù)上述步驟即可求得各個(gè)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的相對(duì)位置信息，在節(jié)點(diǎn)感知半徑已知的情況下，根據(jù)式（3）可以計(jì)算出相鄰2 個(gè)節(jié)點(diǎn)的安全漏洞弧長(zhǎng)：

其中，Lij表示2 個(gè)相鄰即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)i與j之間的安全漏洞弧長(zhǎng)；dij表示相鄰即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)i與j之間的相對(duì)距離；r表示即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的感知半徑。 根據(jù)式（3）所求安全漏洞弧長(zhǎng)，即可得到安全漏洞弧的方位角信息由圖1 可知，各相鄰節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)范圍存在相交現(xiàn)象，且每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的2 段安全漏洞弧也相交，所以各相鄰兩節(jié)點(diǎn)之間的距離不會(huì)超過(guò)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)感知半徑的2 倍，此時(shí)根據(jù)各節(jié)點(diǎn)之間的距離信息，即可確定即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)被鄰近節(jié)點(diǎn)所安全漏洞的弧序列，而未被鄰近節(jié)點(diǎn)所安全漏洞的弧序列則為漏洞弧段，用于檢測(cè)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞。

通過(guò)上述計(jì)算可以得到即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)的、也就是漏洞弧段，在此基礎(chǔ)上通過(guò)對(duì)各個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)的遍歷，即可得到全部的安全漏洞弧，以此實(shí)現(xiàn)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞檢測(cè)［9］。 本文引入蟻群算法來(lái)檢測(cè)出即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的全部漏洞弧段信息，進(jìn)而定位出即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)的安全漏洞［10］。 在蟻群搜索過(guò)程中，主要根據(jù)下面給出的概率公式來(lái)確定下一個(gè)遍歷網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)：

其中，(t) 表示t時(shí)刻螞蟻m由即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)u轉(zhuǎn)移至節(jié)點(diǎn)v的概率；αuv表示即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)u與v之間路徑上的信息素濃度；luv表示即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)u與v之間的直線距離；Bz表示即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)u的鄰近節(jié)點(diǎn)z的標(biāo)簽值；ε表示蟻群信息素的加權(quán)因子；ω表示節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽值的加權(quán)因子；ζ表示節(jié)點(diǎn)u與v之間直線距離的加權(quán)因子；Yu表示即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)u的鄰近節(jié)點(diǎn)中未被蟻群遍歷過(guò)的節(jié)點(diǎn)集合。 一般情況下，蟻群在搜索即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)安全漏洞弧時(shí)，會(huì)根據(jù)節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽值來(lái)選取下一個(gè)遍歷節(jié)點(diǎn)，也就是節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽值越大，其被遍歷的可能性越大。 與此同時(shí)，在蟻群搜索即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)安全漏洞弧的過(guò)程中，會(huì)根據(jù)信息素濃度的變化來(lái)定位安全漏洞的位置，其表達(dá)式如下：

其中，ρ表示螞蟻信息素的揮發(fā)系數(shù)；N表示即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)u與v之間路徑上的信息素增量。在蟻群遍歷即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的過(guò)程中，所搜索到的信息素濃度較高的節(jié)點(diǎn)，會(huì)形成一個(gè)最小周期環(huán)，也就是全部安全漏洞弧段，所以等到全部螞蟻遍歷即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)完畢之后，就可以定位出完整安全漏洞的位置，從而實(shí)現(xiàn)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞的檢測(cè)。

2 仿真實(shí)驗(yàn)

在Matlab 軟件中，隨機(jī)部署一個(gè)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真，其具體的實(shí)驗(yàn)參數(shù)布置見表1。

表1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置Tab. 1 Experimental parameter settings

以表1 的數(shù)據(jù)作為研究基礎(chǔ)，以基于可變形卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞檢測(cè)方法［1］、基于狀態(tài)偏離分析的即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞檢測(cè)方法［2］作為對(duì)照組，與本文設(shè)計(jì)方法一起進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，并根據(jù)對(duì)比結(jié)果來(lái)判斷本文方法是否可行。

由于本文將被動(dòng)分簇算法應(yīng)用于即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞檢測(cè)時(shí)，主要是在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的位置信息上進(jìn)行的，所以本次仿真實(shí)驗(yàn)過(guò)程中在200 m?200 m的矩形區(qū)域內(nèi)，隨機(jī)部署10、20、30、50、80、100 個(gè)漏洞節(jié)點(diǎn)，形成6 個(gè)安全漏洞檢測(cè)場(chǎng)景，在每一個(gè)場(chǎng)景下分別執(zhí)行上述3 種檢測(cè)方法，并統(tǒng)計(jì)各方法的檢測(cè)準(zhǔn)確率。 即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞檢測(cè)對(duì)比結(jié)果如圖4 所示。

圖4 即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞檢測(cè)結(jié)果對(duì)比圖Fig. 4 Comparison of instant messaging network security vulnerability detection results

由圖4 可知，隨著即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加，可變形卷積網(wǎng)絡(luò)與狀態(tài)偏離分析方法下的檢測(cè)準(zhǔn)確率呈下降趨勢(shì)，而本文設(shè)計(jì)方法下的檢測(cè)準(zhǔn)確率整體處于較為穩(wěn)定的狀態(tài)。 在上述6 個(gè)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞檢測(cè)場(chǎng)景中，本文設(shè)計(jì)方法的檢測(cè)準(zhǔn)確率的平均值為96.9%，較實(shí)驗(yàn)對(duì)照組方法分別提高了10.1%、15.6%，由此可以說(shuō)明本文設(shè)計(jì)方法更具優(yōu)越性，驗(yàn)證了被動(dòng)分簇算法在即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞檢測(cè)中應(yīng)用效果良好。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的可行性，選取即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞檢測(cè)耗時(shí)作為指標(biāo)，采用基于可變形卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞檢測(cè)方法［1］、基于狀態(tài)偏離分析的即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞檢測(cè)方法［2］以及本文方法對(duì)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)比其檢測(cè)效率，其檢測(cè)耗時(shí)越短、效率越高。 對(duì)比結(jié)果見表2。

表2 3 種方法作用下網(wǎng)絡(luò)安全漏洞檢測(cè)的耗時(shí)對(duì)比Tab. 2 Time－consuming comparison of network security vulnerability detection under the action of the three methods

分析表2 可知，與2 種現(xiàn)有方法相比，本文方法的耗時(shí)僅需20 s，實(shí)現(xiàn)了大幅度的降低?？梢缘贸鲈摲椒梢愿焖?、更準(zhǔn)確地檢測(cè)出即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)中的安全漏洞，從而提高即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)的安全性。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文結(jié)合被動(dòng)分簇算法，針對(duì)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞檢測(cè)問題進(jìn)行了深入研究和創(chuàng)新性工作，在文中所設(shè)計(jì)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞檢測(cè)方法中，依賴于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)與安全漏洞弧，采用被動(dòng)分簇算法完成安全漏洞弧的計(jì)算后，利用蟻群算法實(shí)現(xiàn)安全漏洞的檢測(cè)，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文設(shè)計(jì)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞檢測(cè)方法的可行性與可靠性。 雖然本文已經(jīng)取得一定研究成果，但在即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)安全漏洞檢測(cè)過(guò)程中，易發(fā)生邊界節(jié)點(diǎn)過(guò)早死亡的現(xiàn)象，所以未來(lái)將針對(duì)漏洞邊界節(jié)點(diǎn)的調(diào)度方法做進(jìn)一步的研究，以此延長(zhǎng)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)的生命周期，推動(dòng)即時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)可持續(xù)發(fā)展。