山东大学学报(工学版)

作者：张成彬,赵慧,曹宗钰

单位：1. 盐城工学院信息工程学院，江苏 盐城 224051；2. 华东师范大学国家可信嵌入式软件工程技术研究中心，上海 200062

关键词：关键字协议2000,深度学习,生成对抗式网络,模糊测试,车载诊断,

基金：江苏省前瞻性联合研究项目：基于物联网与深度学习的污水处理智能监控系统研究与开发(BY2016065-06)

为实现无需协议的任何结构知识进行网络安全漏洞检测，基于深度学习生成对抗式神经网络(generative adversarial nets, GAN)，提出对车身网络关键字协议2000 (keyword protocol 2000, KWP2000)漏洞挖掘的方法。选用前向反馈网络作为生成模型，支持向量机作为判别模型。利用神经网络模型训练生成KWP2000协议数据的测试用例数据，再利用这些测试用例数据对KWP2000进行模糊测试。通过试验发现目标协议KWP2000的超长错误、编码错误等漏洞。试验研究表明，该模糊测试方法提高了效率和安全性。

来源：2019年第2期

《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部

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