基于即時通信的網絡安全漏洞檢測方法研究

摘要：針對即時通信網絡面臨的多樣化和動態安全威脅，文章提出了一種基于多維特征建模與混合核函數極限學習機的安全漏洞檢測方法。通過量化分析源IP連接度、目的IP/端口多樣性、流量載荷及生存周期，構建網絡運行狀態的多維向量空間；結合模糊聚類與鄰域密度指標篩選異常數據，并設計混合核函數極限學習機（MK-ELM） 實現高精度分類。實驗結果驗證該方法在120m×120m仿真網絡中的檢測精確率達98.73%，誤報率低于2.07%，較傳統RGCN和CNN-GAP模型性能提升3.79%～4.76%。結果指出，多維特征聯合建模與混合核機制可有效識別端口掃描、DDoS攻擊等復雜漏洞行為，為即時通信網絡提供動態和自適應的安全防護方案。

關鍵詞：即時通信；網絡安全漏洞檢測；多維度特征建模

中圖分類號：TP393" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）16-0088-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

即時通信網絡作為現代信息交互的核心載體，其開放性和實時性在提升傳輸效率的同時，也面臨如DDoS攻擊和端口掃描等高危漏洞威脅。傳統檢測方法依賴靜態規則庫或單一流量特征，難以應對動態攻擊，導致誤報率高、隱蔽漏洞識別率低。現有研究雖引入機器學習技術，但存在特征維度單一、模型泛化能力不足等問題，例如基于圖卷積的方法側重節點拓撲關系建模，卻易忽略網絡事件的時間連續性特征（如連續端口掃描行為的時間關聯性） ，而卷積神經網絡雖能提取空間特征，卻受限于池化層的信息損失[1]。本文創新點在于提出多維度特征建模框架，通過融合連接行為、流量統計與時空分布特征，構建高區分度輸入空間；設計混合核函數極限學習機（MK-ELM） ，結合線性核與高斯核優勢，增強非線性漏洞模式的分類邊界刻畫能力。實驗證明，該方法可顯著提升低頻攻擊與隱蔽信道的檢測精度，為即時通信網絡安全防護提供理論支撐與技術突破。

1 網絡安全漏洞檢測的必要性

即時通信網絡作為現代信息交互的核心載體，其安全性與穩定性直接影響社會信息傳輸效率與用戶隱私保護水平。隨著網絡攻擊手段的多樣化，傳統防御機制難以應對隱蔽性強、動態變化的漏洞威脅。例如，分布式拒絕服務（DDoS） 攻擊、端口掃描和協議劫持等惡意行為均可通過偽造源IP地址、高頻連接請求或異常數據流滲透網絡。因此，構建針對即時通信網絡的安全漏洞檢測體系須從網絡運行狀態特征入手，量化分析流量行為模式，建立多維度特征空間，并通過智能算法實現正常行為與異常行為的精準區分。此外，這一需求不僅源于網絡安全防御的被動性缺陷，更因即時通信協議固有的開放性與實時性，使得漏洞利用風險呈現指數級增長趨勢。通過實時監測網絡流量中的異常特征，可有效阻斷攻擊鏈形成，降低數據泄露、服務癱瘓等安全事件的發生概率[2]。

2 基于即時通信網絡安全漏洞檢測的方法

2.1 網絡運行特征的多維度建模

2.1.1 源IP地址出連接度與入連接度分析

源IP地址的連接行為特征是識別網絡異常活動的關鍵。定義源IP地址出連接度Ap為特定源IP在時間窗口Δt內發起的IP流總數，計算方式為式（1） [3]：

[Ap=gip1≤p≤n]" " " "（1）

式中：gip表示源IP地址p的IP流集合，[gip]代表集合元素數量，n為網絡內最大源IP索引值。此指標可量化單一節點的主動連接強度，高頻出連接行為常與端口掃描、僵尸網絡控制等攻擊相關聯。

與之對應，源IP地址入連接度Bp表征同一時間窗口內以該IP為目的地址的IP流數量，見式（2） ：

[Bp=gip1≤p≤n]" " " " （2）

式中：gap為目的IP為p的IP流集合。正常通信場景中，入連接度通常與節點服務類型相關（如服務器節點入連接度較高） ；而異常情況下，入連接度突增可能反映分布式拒絕服務攻擊（DDoS） 中傀儡機的大規模流量注入。通過聯合分析出、入連接度的時序變化與分布差異，可構建節點行為的基線模型，為后續漏洞特征提取提供統計基礎。

2.1.2 目的IP與端口多樣性特征建模

即時通信網絡的漏洞行為常伴隨目的節點與端口的異常分布。定義源IP地址流中不同目的IP地址流數Cp為式（3） ：

[Cp=k，jcjcj≠ck1≤p≤n]" " " "（3）

式中：cj與ck表示不同目的IP地址，cj≠ck確保僅統計唯一目的IP。該指標反映源IP的通信分散程度，正常用戶通常訪問有限的目的節點，而掃描攻擊或蠕蟲傳播會顯著提升Cp值。

進一步，源IP流中不同目的端口流數Dp定義為式（4） ：

[Dp=k，jdjdj≠dk1≤p≤n]" " " " "（4）

式中：dj與dk為不同目的端口。端口多樣性異常可能暗示端口掃描或協議漏洞探測行為。例如，攻擊者通過遍歷端口號尋找未授權服務入口，導致Dp值遠超正常閾值。結合Cp與Dp的聯合分布分析，可有效區分正常服務的多目標通信與惡意行為的隨機探測模式。

2.1.3 流量載荷與生存周期統計特征

數據包載荷與流生存時間是刻畫通信行為穩定性的關鍵參數。定義源IP地址流平均包數量Ep為式（5） [4]：

[Ep=1mj=1mdp，j1≤p≤n]" " （5）

式中：[dp，j]表示源IP地址p的第j條IP流數據包數量，m為總IP流數。正常通信中，Ep通常服從特定服務類型的分布（如即時消息單包尺寸較小） ，而數據滲出攻擊或惡意軟件下載會導致Ep異常增大。

此外，定義平均流數據量Fp與流平均生存時間Gp為式（6） ：

[Fp=1mj=1mfp，jGp=1mj=1mgp，j]" " " " "（6）

式中：[fp，j]為第j條流的數據量，[gp，j]為其生存時間。短生存時間的高頻流可能反映心跳包維持的僵尸網絡通信，而長生存時間的低數據量流可能對應隱蔽信道傳輸。通過建立多維特征向量Xp=[Ap，Bp，Cp，Dp，Ep，Fp，Gp]，可全面刻畫節點行為模式，為漏洞檢測提供高區分度輸入空間。

2.2 漏洞特征提取與檢測模型構建

2.2.1 漏洞數據聚類中心模糊隸屬度計算

基于網絡運行特征提取的多維數據集H，需通過聚類分析分離正常與異常行為。設漏洞數據樣本集[Z?H]，其權值[αi（t）]由網絡錯誤嚴重程度動態調整，歷史聚類權值為[αi（t）]。定義漏洞樣本的模糊隸屬度[βij]為樣本i對聚類中心j的歸屬強度，滿足[j=1Kβij=1]。聚類中心更新公式為式（7） ：

[α'j（t）=i=1Kβijαi（t）+i=1Kβijα''i（t-1）i=1Kβij]" "（7）

該過程通過迭代優化隸屬度矩陣與聚類中心，使漏洞數據在特征空間內形成高內聚、低耦合的簇結構，從而捕捉漏洞行為的共性模式。

2.2.2 鄰域密度指標構建與特征選擇

為增強漏洞特征的區分能力，引入鄰域密度指標Si量化特征空間中正常與異常行為的分布差異，見式（8） ：

[Si=yi∈Nyi，r0exp-yi-yi2r022]" " （8）

式中：[Nyi，r0]表示以yi為中心、半徑r0的鄰域，[yi-yi]為特征向量歐氏距離。密度函數采用高斯核形式，使得離群點（潛在漏洞） 的密度值顯著低于正常數據密集區域。通過設定自適應半徑r0與密度閾值[τ]，可篩選出低密度區域的特征樣本作為候選漏洞集。

2.2.3 混合核函數極限學習機模型構建

結合線性核與高斯核的混合核函數極限學習機（MK-ELM） ，可提升漏洞檢測模型對非線性特征的適應性。設輸入特征向量xi∈RX，期望輸出yi∈{?1，+1}（-1表示正常，+1表示異常） ，模型表達式為式（9） [5]：

[f（x）=i=1NβiγKlinear（x，xi）+1-γKRBF（x，xi）] （9）

式中：[Klinear（x，xi）=xTxi]為線性核，[KRBF（x，xi）=exp-x-xi2/2σ2]為徑向基核，γ∈[0，1]為混合系數。通過優化βi與核參數，模型可同時捕捉特征的全局線性關系與局部非線性模式，實現高精度分類邊界構建。

3 基于即時通信網絡安全漏洞檢測方法的驗證

3.1 實驗準備

實驗環境搭建基于分布式虛擬化技術，構建覆蓋面積120 m×120 m的即時通信網絡仿真平臺，模擬真實場景下的節點交互行為。網絡拓撲采用分層架構設計，核心層部署流量采集節點與協議解析模塊，接入層配置200臺終端設備，涵蓋移動端、服務器及物聯網設備類型。攻擊樣本庫通過滲透測試框架生成，包含分布式拒絕服務（DDoS） 、端口掃描、協議劫持等10類典型漏洞行為，每類漏洞注入500組特征變異樣本以增強數據多樣性。特征采集模塊基于NetFlow協議捕獲IP流數據，時間窗口Δt設定為60秒，鄰域半徑r0初始值為0.85，聚類中心數量K=5。實驗數據集包含正常流量與漏洞流量各15萬條，按7∶2∶1比例劃分為訓練集、驗證集與測試集，數據預處理階段采用Z-Score標準化消除量綱差異。硬件配置為64核CPU、256 GB內存與4×NVIDIA A100 GPU集群，軟件環境基于Kubernetes容器編排與TensorFlow 2.8框架。

3.2 實驗方法

漏洞檢測模型采用混合核函數極限學習機（MK-ELM） ，核函數權重γ通過網格搜索優化為0.63，懲罰系數C=1.2×104，種群規模N=120，交叉概率Pc動態調整范圍為0.75～0.92，變異概率Pm為0.08～0.15。對比實驗選取文獻[3]的關系圖卷積網絡（RGCN） 與文獻[4]的CNN-GAP模型，RGCN設置圖注意力頭數h=8、隱藏層維度d=256，CNN-GAP使用ResNet-34主干網絡。評估指標包括精確率（Accuracy） 、誤報率（False Positive Rate， FPR） 、F1值及ROC曲線下面積（AUC） 。訓練階段采用早停策略，容忍epoch=20次損失無改善，批量大小固定為512。特征選擇模塊應用遞歸特征消除（RFE） 篩選出Ap、Bp、Cp、Dp、Fp、Gp六維關鍵特征，維度貢獻度如表1所示。模型求解過程引入Nesterov加速梯度下降，學習率衰減策略為cosine annealing。

3.3 實驗結果

3.3.1 檢測性能測試

表2列出了檢測性能測試結果，其結果指出所提方法在1 000～3 000條測試數據規模下，精確率均值為98.73%，較RGCN（94.94%） 與CNN-GAP（93.97%） 提升3.79～4.76個百分點。誤報率方面，本方法在3 000條數據量時僅2.07%，而RGCN與CNN-GAP分別達9.57%與10.29%。在F1值維度，本方法在跨規模測試中穩定保持98.22%～100%，顯著高于對比方法（88.37%～95.05%） 。性能優勢源于多維特征聯合建模：Ap與Bp的時序相關性分析可識別低頻DDoS攻擊，Cp與Dp的空間分布差異能有效檢測端口掃描，而Fp與Gp的聯合分布模型可區分正常數據同步與惡意隱蔽信道。RGCN因未考慮流量時間局部性，對動態協議劫持漏檢率達12.4%；CNN-GAP受限于池化層信息損失，在短生存時間攻擊檢測中誤判率升高17.8%。

3.3.2 檢測效果驗證

如圖1所示，所提方法在120 m×120 m仿真區域內成功定位全部10個漏洞點，正常行為數據（藍色三角） 與漏洞行為數據（紅色圓形） 在特征空間內形成明顯分離邊界。t-SNE降維可視化顯示，正常數據聚類中心間距為8.7±1.2，而漏洞數據呈離散分布（間距23.4±4.5） ，驗證了鄰域密度指標Si的有效性。對比實驗中，RGCN因圖結構過度平滑導致3個漏洞點（ID：7，9，10） 誤判為正常心跳包；CNN-GAP對高維特征的非線性映射不足，致使2個低頻攻擊樣本（ID：2，5） 漏檢。本方法通過MK-ELM的混合核機制，對Epgt;85的異常流實現100%識別，且在Gp∈[0.2s，1.5s]區間內檢測精度達99.4%。典型案例分析表明，某次DDoS攻擊（Ap=1 425次/分鐘，Bp=0） 被模型在Δt=12秒時觸發告警，響應速度較對比方法提升63%。

4 結束語

本文針對即時通信網絡漏洞檢測的復雜需求，提出了一種結合多維特征建模與智能分類的解決方案。首先，通過量化分析源IP連接度、目的端口多樣性等7類特征，構建了覆蓋連接行為、流量載荷與時空分布的多維向量空間，為異常檢測提供高區分度數據基礎。其次，引入模糊聚類與鄰域密度指標，篩選低密度區域的潛在漏洞樣本，并結合混合核函數極限學習機（MK-ELM） 實現精準分類，有效平衡模型泛化能力與非線性特征適應性。實驗結果表明，該方法在仿真環境中對10類典型漏洞的檢測精確率達98.73%，較現有模型性能顯著提升，對提高檢測精度、增強網絡安全防護能力，提出的框架具有重要的實用價值。

參考文獻：

[1] 劉艷.基于小波包的即時通信網絡安全漏洞檢測方法[J].長江信息通信，2024，37（7）：175-177.

[2] 李立.基于依賴搜索樹的即時通信網絡安全漏洞識別方法[J].信息技術與信息化，2024（2）：151-154.

[3] 文敏，王榮存，姜淑娟.基于關系圖卷積網絡的源代碼漏洞檢測[J].計算機應用，2022，42（6）：1814-1821.

[4] 王劍，匡洪宇，李瑞林，等.基于CNN-GAP可解釋性模型的軟件源碼漏洞檢測方法[J].電子與信息學報，2022，44（7）：2568-2575.

[5] 張和偉，王奉章.基于被動分簇算法的即時通信網絡安全漏洞檢測方法[J].智能計算機與應用，2023，13（7）：119-122.

【通聯編輯：謝媛媛】