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摘要：针对高校校园网络安全漏洞检测耗时长，提出基于爬虫技术的高校校园网络安全漏洞检测方法。利用爬虫技术对网络安全漏洞数据进行爬取，生成安全漏洞标签;通过alert函数对漏洞标签进行计算，判断高校校园网络是否存在漏洞。实验证明，该方法对高校校园网络安全漏洞检测历时较短。
关键词：爬虫技术;校园网络安全;漏洞;alert函数;
中图分类号：TP391 文献标识码：A
0引言
网络系统安全漏洞的存在给网络带来威胁和危害，其容易让黑客进入网络内部，盗取网络信息或者破坏网络结构[1，2]。因此，为保证高校校园网络安全运行，高校通常采用网络安全漏洞检测技术对网络实时监测，但是检测方法在运行中对漏洞的检测耗时长，为此提出基于爬虫技术的高校校园网络安全漏洞检测方法，为高校校园网络安全漏洞检测提供参考依据。
1基于爬虫技术的高校校园网络安全漏洞检测方法设计
1.1基于爬虫技术的高校校园网络安全漏洞标签爬取
本文设计结合高校校园网络的特点和检测需求引入爬虫技术，通过该技术爬取网络安全漏洞标签。
由于高校校园网络结构为分布式网络结构，采集网络安全漏洞标签的难度较大，因此采用框架为Scrapy的爬虫，爬取时涉及Scrapy Engine、Scheduler、Downloader、Spider、itempipeline、Middlewares六个功能模块，其中Scrapy Engine爬虫控制系统的数据处理和事物处理的触发;Scheduler负责Scrapy搜索引擎请求的接受和放入搜索列队;Downloader爬取高校校园网络的所有页面，并且将爬取的数据送至Spider模块;Spider接收数据后，编写爬取URL和解析页面的类;itempipeline处理Spider模块的网络安全数据;Middlewares分析处理后的数据，自动生成高校校园网络安全漏洞标签[3]。
高校校园网络安装Scrapy爬虫，定期对Scrapy爬虫发送爬取任务，解析爬取数据与标准数据，编写安全漏洞标签，标签由异常数据的内容、结构和位置组成，为高校校园网络安全漏洞检测分析提供依据。
1.2检测分析高校校园网络安全漏洞
根据爬虫技术爬取到的网络安全漏洞标签，检测网络安全漏洞，过程如下：利用alert函数计算漏洞标签，alert函数根据插入alert关键词的位置将网络攻击类型分成网络安全漏洞事件、漏洞标签中的各种变形、漏洞标签属性中的各种变形三种类型[4]。以漏洞标签为注入点，寻找到最原始的网络攻击方式，并与以上三种攻击类型进行匹配。寻找原始网络攻击方式来源为mysql数据库，该数据库中存有基础网络攻击代码，如下表所示。
匹配成功后变形原有的攻击方式，得到攻击代码，从而形成网络安全攻击方式。用形成的攻击方式攻击高校校园网络，如果进入网络内部，则判定存在安全漏洞，根据漏洞标签确定漏洞的位置，进而完成高校校园网络安全漏洞的检测分析，实现基于爬虫技术的高校校园网络安全漏洞检测。
2实验论证分析
为验证设计方法的有效性和可行性，以某高校校园网络为实验对象，选择Win7 32位旗舰版系统，浏览器为Chrom49.0.2623.110。分别采用传统方法与设计方法检测该高校校园网络安全，检测时间总长为24h。在检测过程中，爬虫对漏洞标签进行100次静态爬取和动态爬取，生成的标签数量为200个，检测数据总量为256GB，检测到的漏洞类型为四种。随机抽取五次检测数据作为实验分析数据，利用LOH2.3软件分析实验数据，根据检测初始时间和结束时间计算出两种方法的检测时长，如下表所示。
根据上表可知，本文方法的检测时长较短，控制在10s以内，快速检测到漏洞，检测时长短于传统方法，相比于传统方法更适用于高校校园网络安全漏洞检测。
3结束语
高校校园网络已经成为高校校园运营管理的主要辅助工具，其安全问题不容忽视，此次针对检测方法的不足，引入爬虫技术理念，设计新的网络安全漏洞检测方法，提高了高校校园网络安全漏洞检测效率，为高校校园网络安全分析及时提供准确的依据，保证高校校园网络的安全性和可靠性。
参考文献
[1] 王小虎，王超，李群，等. 基于黑盒遗传算法的电力系统网络安全漏洞挖掘方法[J]. 沈阳工业大學学报，2021，43（05）：500-504.
[2] 马道京，唐星，程骅. ASP.NET Web应用程序常见网络安全漏洞解决方案分析[J]. 信息记录材料，2020，21（04）：197-198.
[3] 邓世广，王月，马亚伟. 基于Python爬虫技术的高精度地震目录更新程序的设计与应用[J]. 中国地震，2019，35（03）：541-549.
[4] 程少良. 等保2.0时代基于深度学习的网络安全漏洞扫描系统设计[J]. 信息与电脑（理论版），2019（13）：86-87.
作者简介：
刘杰（1980-），男（汉族），陕西西安人，本科，助教，研究方向：信息管理
关键词：爬虫技术;校园网络安全;漏洞;alert函数;
中图分类号：TP391 文献标识码：A
0引言
网络系统安全漏洞的存在给网络带来威胁和危害，其容易让黑客进入网络内部，盗取网络信息或者破坏网络结构[1，2]。因此，为保证高校校园网络安全运行，高校通常采用网络安全漏洞检测技术对网络实时监测，但是检测方法在运行中对漏洞的检测耗时长，为此提出基于爬虫技术的高校校园网络安全漏洞检测方法，为高校校园网络安全漏洞检测提供参考依据。
1基于爬虫技术的高校校园网络安全漏洞检测方法设计
1.1基于爬虫技术的高校校园网络安全漏洞标签爬取
本文设计结合高校校园网络的特点和检测需求引入爬虫技术，通过该技术爬取网络安全漏洞标签。
由于高校校园网络结构为分布式网络结构，采集网络安全漏洞标签的难度较大，因此采用框架为Scrapy的爬虫，爬取时涉及Scrapy Engine、Scheduler、Downloader、Spider、itempipeline、Middlewares六个功能模块，其中Scrapy Engine爬虫控制系统的数据处理和事物处理的触发;Scheduler负责Scrapy搜索引擎请求的接受和放入搜索列队;Downloader爬取高校校园网络的所有页面，并且将爬取的数据送至Spider模块;Spider接收数据后，编写爬取URL和解析页面的类;itempipeline处理Spider模块的网络安全数据;Middlewares分析处理后的数据，自动生成高校校园网络安全漏洞标签[3]。
高校校园网络安装Scrapy爬虫，定期对Scrapy爬虫发送爬取任务，解析爬取数据与标准数据，编写安全漏洞标签，标签由异常数据的内容、结构和位置组成，为高校校园网络安全漏洞检测分析提供依据。
1.2检测分析高校校园网络安全漏洞
根据爬虫技术爬取到的网络安全漏洞标签，检测网络安全漏洞，过程如下：利用alert函数计算漏洞标签，alert函数根据插入alert关键词的位置将网络攻击类型分成网络安全漏洞事件、漏洞标签中的各种变形、漏洞标签属性中的各种变形三种类型[4]。以漏洞标签为注入点，寻找到最原始的网络攻击方式，并与以上三种攻击类型进行匹配。寻找原始网络攻击方式来源为mysql数据库，该数据库中存有基础网络攻击代码，如下表所示。
匹配成功后变形原有的攻击方式，得到攻击代码，从而形成网络安全攻击方式。用形成的攻击方式攻击高校校园网络，如果进入网络内部，则判定存在安全漏洞，根据漏洞标签确定漏洞的位置，进而完成高校校园网络安全漏洞的检测分析，实现基于爬虫技术的高校校园网络安全漏洞检测。
2实验论证分析
为验证设计方法的有效性和可行性，以某高校校园网络为实验对象，选择Win7 32位旗舰版系统，浏览器为Chrom49.0.2623.110。分别采用传统方法与设计方法检测该高校校园网络安全，检测时间总长为24h。在检测过程中，爬虫对漏洞标签进行100次静态爬取和动态爬取，生成的标签数量为200个，检测数据总量为256GB，检测到的漏洞类型为四种。随机抽取五次检测数据作为实验分析数据，利用LOH2.3软件分析实验数据，根据检测初始时间和结束时间计算出两种方法的检测时长，如下表所示。
根据上表可知，本文方法的检测时长较短，控制在10s以内，快速检测到漏洞，检测时长短于传统方法，相比于传统方法更适用于高校校园网络安全漏洞检测。
3结束语
高校校园网络已经成为高校校园运营管理的主要辅助工具，其安全问题不容忽视，此次针对检测方法的不足，引入爬虫技术理念，设计新的网络安全漏洞检测方法，提高了高校校园网络安全漏洞检测效率，为高校校园网络安全分析及时提供准确的依据，保证高校校园网络的安全性和可靠性。
参考文献
[1] 王小虎，王超，李群，等. 基于黑盒遗传算法的电力系统网络安全漏洞挖掘方法[J]. 沈阳工业大學学报，2021，43（05）：500-504.
[2] 马道京，唐星，程骅. ASP.NET Web应用程序常见网络安全漏洞解决方案分析[J]. 信息记录材料，2020，21（04）：197-198.
[3] 邓世广，王月，马亚伟. 基于Python爬虫技术的高精度地震目录更新程序的设计与应用[J]. 中国地震，2019，35（03）：541-549.
[4] 程少良. 等保2.0时代基于深度学习的网络安全漏洞扫描系统设计[J]. 信息与电脑（理论版），2019（13）：86-87.
作者简介：
刘杰（1980-），男（汉族），陕西西安人，本科，助教，研究方向：信息管理