61、缓冲区溢出漏洞检测与电商数据驱动设计融合解析

缓冲区溢出漏洞检测与电商数据驱动设计融合解析

缓冲区溢出漏洞检测相关内容

在网络安全领域，缓冲区溢出漏洞是一个严重的安全隐患。为了有效检测此类漏洞，研究人员采用了关联规则的方法。

特征选择算法与排名

特征选择算法在检测过程中起着关键作用。例如，通过 ReliefFAttributeEval 算法得到了一些排名靠前的特征：
| 特征选择算法 | 排名靠前的特征 | 平均优点排名 |
| — | — | — |
| NB(%) | hot：0.459 ± 0.003
lnum_file_creations：0.344 ± 0.006 | - |
| ReliefFAttributeEval | logged_in：0.204 ± 0
is_guest_login：0.004 ± 0
hot：0.002 ± 0
lnum_access_files：0.002 ± 0.04 | - |

这些特征的排名有助于我们确定在检测缓冲区溢出漏洞时哪些因素更为重要。

入侵场景构建与验证

基于特征选择和关联规则的结果，构建了两个缓冲区溢出（BoF）入侵场景进行验证。

入侵场景 A：获取系统权限
攻击者为了利用 BoF 漏洞，通常会尝试通过发送不同的 shell 代码来溢出系统，从而获得更高的系统权限（如 root/admin）。该场景的正向预测条件如下：
1. 如果数据包中存在一个受损条件的签名以及 root shell 签名，将生成警报。
2. 如果数据包中存在一个受