基于机器学习的应用系统深度指纹识别技术及应用

摘  要

在信息安全测试领域，基于机器学习的应用系统深度指纹识别技术对应用系统进行漏洞检测时，可快速获取应用系统指纹信息，并且能够根据系统深度指纹信息进行精确的自适应漏洞检测。通过研究面向 http 协议的信息收集爬虫技术、基于字符串匹配的识别技术和目标安全缺陷利用技术，基于目标指纹特征提出并搭建了朴素贝叶斯模型，实现了基于机器学习的应用系统指纹识别技术，识别目标应用系统信息，发现缺陷和自适应漏洞检测。最后对相关技术的实现进行实验验证，实验结果符合预期。

内容目录：

1　研究思路

1.1　概  述

1.2　研究思路

2　研究内容及方法

2.1　HTTP 信息收集爬虫技术

2.2　目标指纹识别技术

2.3　目标安全缺陷利用技术

3　结　语

随着互联网的迅速发展和智能化应用的普及，对数据的隐私保护和安全性的要求越来越高。在网络安全领域，指纹识别技术被广泛用来识别和验证用户的身份，以保护敏感信息和资源的安全。传统的指纹识别技术主要集中在人体指纹的识别上，但随着技术的进步和应用场景的改变，深度指纹识别技术逐渐引起了研究者和工程师的关注。深度指纹识别技术是一种基于机器学习的指纹识别方法，通过训练模型和学习特征来实现更准确和可靠的指纹识别。与传统的指纹识别技术相比，深度指纹识别技术具有更