[发明专利]一种超级计算中心漏洞检测方法及系统

权利要求书

1.一种超级计算中心漏洞检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

向超级计算中心服务器各节点发送第一请求信息及第二请求信息，所述第一请求信息包括URL信息；所述第二请求信息为与所述第一请求信息相关的请求信息簇；

获取超级计算中心服务器各节点返回的第一请求信息相关的返回信息及第二请求信息对应的返回信息簇，并记录相应节点信息；

并行处理各节点的返回信息及返回信息簇，将返回信息与返回信息簇进行匹配，当返回信息与返回信息簇内的某一信息匹配一致时，判断存在漏洞；

所述第二请求信息获取方法包括如下步骤：

获取某一网页存在漏洞时的n个URL信息；

对URL信息进行聚类处理，形成L个聚类簇；

对每一个聚类簇进行关联规则挖掘，形成频繁项集；

将第一请求信息进行哈希运算，获得哈希运算符；

将每一聚类簇内含有对应频繁项集的各URL信息对应的哈希运算符与第一请求信息对应的哈希运算符形成新的融合簇；

对每一融合簇利用Apriori算法进行关联规则挖掘，形成包括第一请求信息相关哈希运算符的频繁项集；

将各融合簇内含有频繁项集的各URL信息合并，形成请求信息簇。

2.根据权利要求1所述的超级计算中心漏洞检测方法，其特征在于，所述对URL信息进行聚类处理的方法包括如下步骤：

计算第i个URL信息和第i+a个URL信息的相同字符串序列c_ia；中，i＝1、2......n，a表示n个URL信息内除第i个的任何一个URL信息；

对每一URL信息进行分块处理，然后计算相同字符串序列内各分块的数量及在对应URL信息分块内的位置；

将相同字符串序列内分块数大于分块数阈值，且分块最靠前的对应的URL分为一类。

3.根据权利要求1所述的超级计算中心漏洞检测方法，其特征在于，所述对URL信息进行聚类处理还包括：统计聚类簇内URL信息的个数，将个数小于个数阈值的聚类簇删除，形成x个聚类簇。

4.根据权利要求3所述的超级计算中心漏洞检测方法，其特征在于，所述对每一个聚类簇进行关联规则挖掘包括如下步骤：

对x个聚类簇内每一聚类簇内的URL信息进行哈希运算，获取哈希运算符；

进行关联规则挖掘，形成x个频繁项集。

5.根据权利要求4所述的超级计算中心漏洞检测方法，其特征在于，利用Apriori算法进行关联规则挖掘。

6.一种超级计算中心漏洞检测系统，其特征在于，所述系统包括：

请求模块，所述请求模块被配置为向超级计算中心服务器各节点发送第一请求信息及第二请求信息，所述第一请求信息包括URL信息；所述第二请求信息为与所述第一请求信息相关的请求信息簇，所述第二请求信息获取方法包括如下步骤：

获取某一网页存在漏洞时的n个URL信息；

对URL信息进行聚类处理，形成L个聚类簇；

对每一个聚类簇进行关联规则挖掘，形成频繁项集；

将第一请求信息进行哈希运算，获得哈希运算符；

将每一聚类簇内含有对应频繁项集的各URL信息对应的哈希运算符与第一请求信息对应的哈希运算符形成新的融合簇；

对每一融合簇利用Apriori算法进行关联规则挖掘，形成包括第一请求信息相关哈希运算符的频繁项集；

将各融合簇内含有频繁项集的各URL信息合并，形成请求信息簇；

返回信息接收模块，所述返回信息接收模块被配置为获取超级计算中心服务器各节点返回的第一请求信息相关的返回信息及第二请求信息对应的返回信息簇，并记录相应节点信息；

匹配模块，所述匹配模块被配置为并行处理各节点的返回信息及返回信息簇，将返回信息与返回信息簇进行匹配，当返回信息与返回信息簇内的某一信息匹配一致时，判断存在漏洞。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项权利要求所述方法的步骤。