自適應(yīng)沙盒構(gòu)建方法及其系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及自適應(yīng)沙盒構(gòu)建方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多的信息存儲(chǔ)從傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)擴(kuò)展到移動(dòng)智能終端及網(wǎng)絡(luò)空間中。目前國內(nèi)外仿真取證產(chǎn)品僅實(shí)現(xiàn)了單純的計(jì)算機(jī)虛擬環(huán)境模擬，不支持移動(dòng)智能終端的仿真，缺乏對網(wǎng)絡(luò)空間的數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)提取與分析的手段，且尚未實(shí)現(xiàn)仿真失敗時(shí)的動(dòng)態(tài)調(diào)整及仿真后對系統(tǒng)安全體系的突破。本方法通過對移動(dòng)智能終端、計(jì)算機(jī)等電子設(shè)備存儲(chǔ)的介質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，重現(xiàn)出硬件、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)、用戶環(huán)境和應(yīng)用程序五個(gè)層次現(xiàn)場場景，對介質(zhì)存儲(chǔ)信息的分析從靜態(tài)分析擴(kuò)展到針對運(yùn)行態(tài)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)分析，有效解決了自動(dòng)識(shí)別不同種類、不同版本操作系統(tǒng)并進(jìn)行場景重現(xiàn)的技術(shù)難題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的在于提供一種自動(dòng)識(shí)別不同種類、不同版本操作系統(tǒng)并進(jìn)行場景重現(xiàn)的自適應(yīng)沙盒構(gòu)建方法。
[0004]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供自適應(yīng)沙盒構(gòu)建方法，其特征在于，包括，
解析跨平臺(tái)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，獲得系統(tǒng)的基礎(chǔ)信息；
構(gòu)建樣本仿真環(huán)境:根據(jù)獲得的基礎(chǔ)信息構(gòu)建樣本仿真環(huán)境；
篩選并得到樣本仿真環(huán)境:計(jì)算樣本仿真環(huán)境中個(gè)體的生存概率，篩選適應(yīng)度強(qiáng)的個(gè)體作為父代，從而產(chǎn)生下一代，直至樣本仿真環(huán)境能模擬跨平臺(tái)系統(tǒng)。
[0005]所述篩選還包括根據(jù)交叉算子來篩選；所述交叉算子根據(jù)基因組黑名單的動(dòng)態(tài)生成交叉率，間接剔除無法互容的基因組合，所述基因組黑名單是通過構(gòu)建沙盒實(shí)驗(yàn)過程中收集的無法共存的基因組合，即事先準(zhǔn)備一些跨平臺(tái)系統(tǒng)，對仿真環(huán)境樣本不斷替換基因進(jìn)行測試，在這過程中可以發(fā)現(xiàn)一些無法共存的基因組，所述動(dòng)態(tài)生成交叉率，即為取生存率最高基因a為基準(zhǔn)基因，通過基因黑名單查詢已知無法契合該基因的所有基因b，通過降低基因b的生存概率，進(jìn)而降低基因a和基因b組合概率，例如，個(gè)體A包含基因a和基因C，個(gè)體B包含基因b和基因d，當(dāng)個(gè)體A和個(gè)體B進(jìn)行交叉生成新個(gè)體C時(shí)，新個(gè)體C的基因組合存在基因a和基因b、基因a和基因d、基因c和基因b、基因c和基因d等4種組合情況，生成每一種組合的交叉率都為25%，但是通過所述動(dòng)態(tài)生成交叉率后，干預(yù)了基因a和基因b的組合概率，則新個(gè)體C的基因組合變?yōu)榛騛和基因d、基因c和基因b、基因c和基因d等3種情況，此時(shí)生成每一種組合的交叉率提升為33.3%，這樣就間接剔除了無法互容的基因組合。
[0006]所述解析跨平臺(tái)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，獲得系統(tǒng)的基礎(chǔ)信息為通過定位跨平臺(tái)系統(tǒng)位置，對跨平臺(tái)系統(tǒng)位置的系統(tǒng)文件進(jìn)行分析，從而獲取跨平臺(tái)系統(tǒng)所依賴的基礎(chǔ)硬件信息以及跨平臺(tái)系統(tǒng)中存在的用戶信息；其中基礎(chǔ)硬件信息包括系統(tǒng)類型、系統(tǒng)位置、系統(tǒng)名稱。
[0007]所述跨平臺(tái)系統(tǒng)為管理和控制計(jì)算機(jī)硬件與軟件資源的系統(tǒng)軟件；優(yōu)選Android、Windows、Linux、MacOS0
[0008]所述構(gòu)建樣本仿真環(huán)境為基于系統(tǒng)的基礎(chǔ)信息，對其可能存在的部分仿真環(huán)境進(jìn)行組合構(gòu)建。例如，硬件環(huán)境中的處理器個(gè)數(shù)可以為I個(gè)或者2個(gè)，硬盤類型可以為IDE或者SCSI等等，構(gòu)建樣本仿真環(huán)境時(shí)，可將硬件環(huán)境中的處理器個(gè)數(shù)設(shè)為I個(gè)、硬盤類型設(shè)為IDE作為一個(gè)環(huán)境樣本。
[0009]所述仿真環(huán)境包括硬件環(huán)境仿真、系統(tǒng)環(huán)境仿真、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境仿真、用戶環(huán)境仿真和應(yīng)用環(huán)境仿真的一種或多種組合；其中，所述硬件環(huán)境仿真，包括處理器、內(nèi)存、硬盤、網(wǎng)卡、顯卡、虛擬硬件的不同類型的一種或多種組合；所述系統(tǒng)環(huán)境仿真，包括系統(tǒng)名、版本、類型、根目錄、時(shí)間、驅(qū)動(dòng)、服務(wù)等信息的仿真；所述網(wǎng)絡(luò)環(huán)境仿真，包括TCP/IP、NetBEU1、IPX/SPX等網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的仿真；所述用戶環(huán)境仿真，包括用戶配置、用戶名、用戶痕跡等工作環(huán)境的仿真；所述應(yīng)用環(huán)境仿真，包括網(wǎng)絡(luò)協(xié)議應(yīng)用程序、網(wǎng)絡(luò)通信應(yīng)用程序、本地應(yīng)用程序、專用或特殊應(yīng)用程序。
[0010]所述生存概率是指根據(jù)個(gè)體適應(yīng)度情況，可得知個(gè)體的哪些基因適合仿真系統(tǒng)環(huán)境，哪些基因?qū)е孪到y(tǒng)無法正常仿真等，通過計(jì)算適合仿真環(huán)境基因比例；
所述適應(yīng)度強(qiáng)的個(gè)體為將所述仿真環(huán)境樣本設(shè)定為初始種群，通過并行計(jì)算種群內(nèi)不同個(gè)體的適應(yīng)度選擇出適應(yīng)度強(qiáng)的個(gè)體；所述初始種群為所有仿真環(huán)境樣本的集合的統(tǒng)稱；所述并行計(jì)算是通過多線程調(diào)度系統(tǒng)多核資源，同時(shí)計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度；具體為將個(gè)體適應(yīng)度按高低進(jìn)行排列，按照比例選取較高適應(yīng)度的個(gè)體作為父代，該比例一般為50%左右，也可根據(jù)具體情況進(jìn)行控制，例如當(dāng)適應(yīng)度成兩極分化時(shí)，可直接選取其分化點(diǎn)作為比例，例如，當(dāng)適應(yīng)度在90%左右的占種群的30%，而其它70%的個(gè)體適應(yīng)度基本在40%左右，則該比例可調(diào)整至30%。
[0011]所述將適應(yīng)度強(qiáng)的個(gè)體作為父代產(chǎn)生下一代時(shí)，可將種群中的兩個(gè)個(gè)體隨機(jī)交換基因，新個(gè)體組合了父代個(gè)體的特性。
[0012]本發(fā)明還提供一種用于自適應(yīng)沙盒構(gòu)建的系統(tǒng)，其特征在于，包括:
解析模塊，用于對跨平臺(tái)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析從而獲得系統(tǒng)的基礎(chǔ)信息；
構(gòu)建模塊，用于根據(jù)獲得的基礎(chǔ)信息構(gòu)建樣本仿真環(huán)境；
計(jì)算模塊，用于計(jì)算所構(gòu)建的樣本仿真環(huán)境中個(gè)體的生存概率；
篩選模塊，用于根據(jù)個(gè)體的生存概率，或和交叉算子，來篩選適應(yīng)度強(qiáng)的個(gè)體作為父代，從而產(chǎn)生下一代；
判斷模塊，用于判斷仿真環(huán)境是否能模擬跨平臺(tái)系統(tǒng)；
若仿真環(huán)境不能模擬跨平臺(tái)系統(tǒng)，則繼續(xù)篩選模塊，直至仿真環(huán)境能模擬跨平臺(tái)系統(tǒng)。
[0013]跨平臺(tái)系統(tǒng)為管理和控制計(jì)算機(jī)硬件與軟件資源的系統(tǒng)軟件；優(yōu)選Android、Windows、Linux、MacOS ；
所述仿真環(huán)境包括硬件環(huán)境仿真、系統(tǒng)環(huán)境仿真、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境仿真、用戶環(huán)境仿真和應(yīng)用環(huán)境仿真的一種或多種組合；其中，所述硬件環(huán)境仿真，包括處理器、內(nèi)存、硬盤、網(wǎng)卡、顯卡、虛擬硬件的不同類型的一種或多種組合；所述系統(tǒng)環(huán)境仿真，包括系統(tǒng)名、版本、類型、根目錄、時(shí)間、驅(qū)動(dòng)、服務(wù)等信息的仿真；所述網(wǎng)絡(luò)環(huán)境仿真，包括TCP/IP、NetBEU1、IPX/SPX等網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的仿真；所述用戶環(huán)境仿真，包括用戶配置、用戶名、用戶痕跡等工作環(huán)境的仿真；所述應(yīng)用環(huán)境仿真，包括網(wǎng)絡(luò)協(xié)議應(yīng)用程序、網(wǎng)絡(luò)通信應(yīng)用程序、本地應(yīng)用程序、專用或特殊應(yīng)用程序。
[0014]本發(fā)明通過解析所述跨平臺(tái)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建所述仿真環(huán)境樣本，利用所述變異的遺傳算法計(jì)算自適應(yīng)所述仿真環(huán)境，其中，所述變異的遺傳算法，其特征在于，從代表問題可能潛在的解集的一個(gè)所述種群開始，其中所述種群內(nèi)每個(gè)個(gè)體，實(shí)際上是染色體帶有特征的實(shí)體，按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原理，逐代演化產(chǎn)生越來越好的近似解，根據(jù)每一代的個(gè)體適應(yīng)度進(jìn)行組合交叉生成新種群，經(jīng)過不斷繁衍，當(dāng)個(gè)體適應(yīng)度為百分百時(shí)，算法將會(huì)得到最優(yōu)解，即通過所述仿真環(huán)境能成功模擬跨平臺(tái)系統(tǒng)。
[0015]根據(jù)本發(fā)明提供的具體實(shí)施例，本發(fā)明公開了以下技術(shù)效果:通過本發(fā)明提供的自適應(yīng)沙盒構(gòu)建方法，可以實(shí)現(xiàn)通過解析跨平臺(tái)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建仿真環(huán)境樣本，利用變異的遺傳算法計(jì)算自適應(yīng)仿真環(huán)境，有效解決了自動(dòng)識(shí)別不同種類、不同版本操作系統(tǒng)并進(jìn)行場景重現(xiàn)的技術(shù)難題。
[0016]發(fā)明人在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的過程中發(fā)現(xiàn)，目前國內(nèi)外仿真取證產(chǎn)品僅實(shí)現(xiàn)了單純的計(jì)算機(jī)虛擬環(huán)境模擬，不支持移動(dòng)智能終端的仿真，缺乏對網(wǎng)絡(luò)空間的數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)提取與分析的手段，且尚未實(shí)現(xiàn)仿真失敗時(shí)的動(dòng)態(tài)調(diào)整及仿真后對系統(tǒng)安全體系的突破，為了進(jìn)一步提升仿真系統(tǒng)類型的兼容性，在本發(fā)明實(shí)施例中，提供了一種基于變異遺傳算法的自適應(yīng)沙盒構(gòu)建方法，該方法包括:不同的仿真環(huán)境樣本和變異的遺傳算法。
[0017]具體實(shí)現(xiàn)時(shí)，本發(fā)明實(shí)施例將首先解析跨平臺(tái)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，其中，跨平臺(tái)系統(tǒng)包括但不限于Android、Windows、Linux、MacOS等管理