信息安全研究 ›› 2025, Vol. 11 ›› Issue (E1): 14-.

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基于LSTM的越权漏洞识别模型研究

刘煜张晓京聂滢姜宁任鹏程卢永頔   

  1. (中移动信息技术有限公司北京100089)
  • 出版日期:2025-12-20 发布日期:2025-12-20
  • 通讯作者: 刘煜 工程师.主要研究方向为信息安全. liuyuit02@chinamobile.com
  • 作者简介:刘煜 工程师.主要研究方向为信息安全. liuyuit02@chinamobile.com 张晓京 硕士,高级工程师.主要研究方向为网络通信、区块链、能力中台、信息安全. zhangxiaojing@chinamobile.com 聂滢 高级工程师.主要研究方向为信息安全. nieying@chinamobile.com 姜宁 硕士,工程师.主要研究方向为信息安全. jiangningit@chinamobile.com 任鹏程 博士,工程师.主要研究方向为移动安全、AI安全. renpengcheng@chinamobile.com 卢永頔 工程师.主要研究方向为信息安全. luyongdi@chinamobile.com

  • Online:2025-12-20 Published:2025-12-20

摘要: 当前越权漏洞识别方法有人工判断方式和自动化工具判断方式.分析以上识别方法的优缺点,基于人工判断方式的关键指标,采用自动化工具的数据采集方法,结合长短期记忆神经网络,构建越权漏洞识别模型.该模型模拟人工判断越权漏洞的思维,同时结合自动化工具的数据采集方法,极大改善了自动化工具的识别率.实验表明,模型取得了正确识别率达95%的理想效果,证明了识别模型的有效性.

关键词: 自动化检测, 越权漏洞, 长短期记忆网络, 人工智能

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