基于数据集相关性聚类的渗透测试目标信息获取模型研究

摘要：

渗透测试中对目标进行侦察的目的是为了获取目标网络的IP地址、运行的操作系统以及应用程序列表.目前侦察主要通过一些单一的工具进行,这种方式侦察周期较长.结合目标信息内容,提出一种通过对数据集进行相关性聚类的方式来获取目标信息的模型,并设计了原型系统.实验结果表明,该模型优于相关工作,在较短的时间周期内获取了准确的目标信息.

关键词：网络渗透测试、数据分析、聚类

所属期刊栏目：12

分类号：TP391.3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：5187-5191