基于机器学习的分布式智能漏洞扫描技术研究

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传统的漏洞扫描器在Web页面爬取、漏洞规则等方面存在弊端,无法适应业务环境更迭较快、业务地址不断变更的情况。文章提出基于机器学习和Celery算法,设计一种新型分布式漏洞扫描器,对网络审计系统、日志审计系统等输入源数据进行预处理,形成扫描对象;利用机器学习算法对扫描对象实施漏洞检测,并通过调度算法实现分布式部署,实现网络环境中各类安全设备的自适应联动。
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