利用字节模式二维特征的ROP链智能检测方法

面向返回编程(return oriented programming, ROP)攻击是网络攻击者突破操作系统安全防护、实现漏洞攻击的一种主要手段,ROP链是ROP攻击的重要组成部分。为检测网络流量中的ROP链,提出了一种能自动提取ROP链特征、具有良好泛化性能的智能检测方法。该方法采用顺序抽取的方式将被测流量分成多个序列,利用滑动窗口和数值量化将输入的一维流量数据转换为二维特征向量,基于卷积神经网络模型实现对ROP链的检测。不同于已有的静态检测方法,该方法不依赖程序内存地址的上下文信息,实现简单、部署方便,且具有优异的检测性能。实验结果表明,模型最高准确率为99.4%,漏报率为0.6%,误报率为0.4%,时间开销在0.1 s以内,对真实ROP攻击流量的漏报率为0.2%。