谭玲玲，杨 飞，张 洋，易军凯

(北京信息科技大学 自动化学院，北京 100192)

0 引言

近几年“蠕虫式”勒索病毒软件给计算机网络安全带来了巨大的威胁和挑战[1-2]，利用危险漏洞“Eternal Blue”(永恒之蓝)开发出的WannaCry勒索病毒[3-4]，是网络安全界进行网络攻防典型的应用案例。高级持续威胁(advanced persistent threat，APT)也是近年来兴起的另一类网络攻击[5]，曾以震网、火焰、极光等事件引起美国国家安全局(National Security Agency，NSA)等机构的重视。为应对网络安全问题，我国发布了《国家网络空间安全战略》和《网络空间国际合作战略》，并于2017年6月1日开始施行《网络安全法》。面对日趋复杂的网络安全环境和攻击威胁,单靠基于检测的防御手段而被动地响应无法从根源解决安全问题[6-8]。远程渗透技术全面考虑了攻击者利用网络主机上的漏洞侵入目标网络的所有可能路径[9-11]。但传统的渗透测试缺少明确的目的，没有具体的渗透路径规划策略，可控性弱。因此，一种行之有效的手段是综合运用网络环境和漏洞，开展网络渗透测试中的动态导航技术研究。本文将机器学习与网络安全技术相结合，将当前以“人工”为主的渗透测试转变为以“人工智能”为主，提出了网络空间动态导航的网络渗透框架及相应技术。

1 网络空间动态导航架构

在传统网络空间攻防过程中，利用漏洞强行突破成功率较低。为了实现对靶节点的渗透，本文借鉴物理空间中的动态导航理论和技术，提出网络空间动态导航架构，利用网络渗透中的动态导航和精确制导技术，快速突破中间节点并渗透到靶节点。……