复旦大学、清华大学等 | 超越漏洞扫描：一种功能性变更驱动的远程软件版本识别方法

字数 3837 2025-11-03 12:23:13

教学文档：基于功能性变更的远程软件版本识别技术

文档版本： 1.0
发布日期： 2025-11-02
知识来源： 《复旦大学、清华大学等 | 超越漏洞扫描：一种功能性变更驱动的远程软件版本识别方法》

一、技术概述

1.1 核心问题

传统的远程软件版本识别技术（如漏洞扫描器Nmap、WhatWeb等）主要依赖于以下静态特征：

版本字符串： 在HTTP响应头、错误信息或特定页面中直接包含的版本号。
静态资产哈希： 对默认的JavaScript、CSS、图片等文件进行哈希计算，与已知版本数据库匹配。
文件路径结构： 访问特定的默认文件或路径。

这些方法的局限性非常明显：

易被混淆： 系统管理员可以轻易地修改或隐藏版本字符串、更改默认文件。
对无界面软件无效： 对于像Dubbo、Redis这类不提供Web界面或默认不暴露版本信息的中间件、数据库软件，传统方法几乎失效。
抗干扰能力差： 一旦目标软件启用了认证机制，许多探测请求就会被阻断，无法获取有效信息。

1.2 核心思想与突破

本技术（论文中称为VersionSeek）提出了一种革命性的思路：利用软件版本更新时必然引入的“功能性变更”作为识别指纹。

功能性变更： 指软件在版本迭代过程中，新增、调整或移除的实质性功能。这些变更是软件演进的内在驱动力，通常无法被管理员轻易修改或隐藏。
基本原理： 不同的软件版本，其功能集存在差异。通过向目标发送精心设计的、能够“触发”特定功能的探测请求，并分析其响应（包括成功响应、错误信息、行为差异等），就可以推断出目标软件所具备的功能，从而精确识别其版本范围或具体版本。

关键例证： 论文指出，使用logstash_system用户尝试登录两个不同版本的Elasticsearch（v5.1.2 和 v5.2.0），尽管都因密码错误而失败，但返回的错误信息截然不同。v5.1.2返回 "unable to authenticate user..."，而v5.2.0返回 "failed to authenticate user..."。这种差异源于v5.2.0版本引入了新的内置用户功能，是核心代码变更的直接体现，难以被伪装。

二、 VersionSeek 技术框架详解

VersionSeek框架包含三个核心模块，其工作流程如下图所示（逻辑流程）：

[官方文档/变更日志] -> [功能探针生成模块] -> [功能探针库]
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                                                      V
[目标软件] <--> [版本识别模块] <--> [响应处理模块]
    (动态决策树调度)        (响应标准化与分类)

2.1 功能探针生成模块

此模块的目标是自动化地创建能够触发特定功能变更的探测请求（即“探针”）。

数据源采集：
- 发布说明（Release Notes）： 从中提取每个版本新增、修改或移除的功能特性列表。这些描述通常比较简略。
- 拉取请求（Pull Requests）： 关联到每个功能特性的PR包含了更详细的代码变更讨论和实现逻辑。
- 用户指南/官方文档： 提供功能的使用方法、API调用示例和参数说明。
探针生成方法 - 检索增强生成（RAG）：
- 挑战： 直接让大语言模型（LLM）根据简短的功能描述生成探针，准确率较低。
- 解决方案： 采用RAG技术。首先，根据功能描述从PR和用户指南中检索出最相关的详细上下文信息。然后，将这些增强后的上下文信息与功能描述一同提交给LLM。
- 指令： 要求LLM根据上下文信息，生成能够触发该功能的具体请求（如一条HTTP API请求、一个Redis命令、一个Dubbo RPC调用等）。
- 模型选择： 论文经过测试（GPT-3.5, Gemini1.5, Llama3.2, Qwen2.5），发现Qwen2.5在RAG增强下具有最高的探针生成成功率（0.67）。
后处理： 对生成的探针进行格式校验、伦理过滤（避免生成破坏性命令）和性能测试，最终形成可用的“功能探针库”。

2.2 响应处理模块

此模块负责处理目标软件对探针的响应，并将其标准化和分类。

响应收集： 在受控环境中，自动化部署各个版本的软件，并对其发送所有探针，收集原始响应。
差分测试与噪声消除： 比较同一探针在不同版本上的响应差异。通过差分测试，识别并过滤掉由操作系统、网络环境等外部因素引起的“噪声”差异，保留仅由功能性变更引起的“信号”差异。
响应分类： 将一个探针在所有版本上的响应结果进行分类。例如，对于某个探针，版本{A, B, C}返回响应类型X，版本{D, E}返回响应类型Y，版本{F}返回响应类型Z。这样就形成了一个该探针的“分类函数”。

2.3 版本识别模块

这是整个系统的“大脑”，负责以最高效率、最少请求次数完成版本识别。

问题形式化： 将版本识别问题转化为一个决策树构建问题。
- 目标： 从所有可能的版本集合中，快速定位到目标版本。
- 输入：
  - 待区分的版本集合 V。
  - 可用的探针集合 P。
  - 每个探针对应的分类函数。
- 输出： 一个探针使用序列（即决策路径），使得平均或最坏情况下的探测次数最少。
动态决策树算法：
- 核心思想： 在每一步探测时，都选择那个能够“最大程度”区分剩余候选版本集的探针。通常使用“信息增益”或“基尼不纯度”等指标来衡量一个探针的区分能力。
- 过程： 从根节点（所有版本）开始，选择当前最优探针进行探测，根据响应结果将版本集划分到不同的子节点。然后在每个子节点上递归重复此过程，直到每个叶子节点只包含一个版本（或一个无法再区分的版本集合）。
- 优势： 这种动态规划方法避免了固定顺序探测的低效问题，能够用最少的探针达到识别目的。
冲突消解机制：
- 问题： 真实环境中，用户的自定义配置可能导致某个探针的响应与预期不符，产生版本判断冲突。
- 解决方案： 多数投票算法。当识别过程出现冲突时（例如，决策路径指向版本A，但某个探针的响应更像版本B），系统会回溯决策树，检查所有已使用探针的响应。最终选择被最多探针证据支持的版本作为识别结果。

三、技术优势与评估结果

论文通过对Elasticsearch, Redis, Dubbo, Joomla, phpMyAdmin五种软件过去十年版本的实验，验证了VersionSeek的卓越性能。

3.1 高识别率与高覆盖度

探针生成能力： 成功生成了1,258个有效探针，覆盖了大量功能性变更。
** vs. 传统工具：** 在所有测试软件上，识别准确率均显著高于WhatWeb、Nmap等工具。特别是在Dubbo上（传统工具因无版本字符串而失效），VersionSeek通过分析invoke、help等命令的功能差异，成功识别出100个真实服务器的版本。
** vs. 其他现代方法：** 与黑盒差分分析和机器学习方法相比，在phpMyAdmin上的识别率分别提升了31.50%和62.71%。

3.2 极高的扫描效率

探针数量： 平均识别一个版本仅需 5.8（Elasticsearch）到 9.4（phpMyAdmin） 个探针。
数据包减少： 相比WhatWeb的激进模式（发送18个请求），数据包发送量减少了65.37%。
扫描时间： 平均扫描时间控制在7.4到14.6秒之间，具备大规模网络扫描的可行性。

3.3 强大的抗干扰（鲁棒性）能力

在两种对抗性测试中表现优异：

版本信息混淆场景： 管理员修改了版本字符串。VersionSeek通过分析功能性差异（如Redis 6.2.0新增的server_time_usec字段）成功识别，而Nmap等工具完全失效。
探针阻断场景： 模拟部分探针请求被防火墙阻断。VersionSeek的动态决策树能够自动选择替代探针继续推理，仍能保持高识别率。

3.4 真实世界应用验证

研究团队利用VersionSeek对互联网上的真实软件实例进行了大规模扫描：

扫描规模： 从475,281条记录中验证出277,251个活跃服务器。
识别成果： 成功为240,020个服务器识别出版本信息，整体识别率达86.57%。
安全洞察： 通过将识别出的版本与CVE漏洞数据库匹配，发现超过72.25% 的用户仍在部署至少一年前的旧版本，面临严重安全威胁。例如，发现27,035个Elasticsearch服务器存在高危漏洞CVE-2023-31418。

四、总结与教学要点

核心知识点总结：

范式转变： 从依赖“静态特征”到利用“动态行为”（功能性变更）进行版本识别，这是本技术的根本性创新。
关键支撑： 官方文档和变更日志是生成高精度探针的宝贵知识源，结合RAG和LLM实现了自动化探针生成。
效率核心： 动态决策树算法是保证低探测开销、高识别效率的核心调度策略。
鲁棒性保障： 多数投票等冲突消解机制确保了技术在非标准、对抗性环境下的实用性。
双重价值： 该技术不仅可用于安全研究（如精准漏洞影响评估），也可用于运维管理（如资产版本普查），具有重要的实际应用价值。

教学意义：
本技术文档展示了一个完整的“发现问题 -> 提出创新思想 -> 设计系统架构 -> 实现并评估 -> 验证实际效果”的科研与实践流程。它教导我们，面对传统方法的瓶颈时，应深入分析问题本质，从软件生命周期的角度（如开发日志、功能设计）寻找突破口，并巧妙结合最新的技术工具（如LLM）来构建解决方案。

文档结束

教学文档：基于功能性变更的远程软件版本识别技术文档版本： 1.0 发布日期： 2025-11-02 知识来源：《复旦大学、清华大学等 | 超越漏洞扫描：一种功能性变更驱动的远程软件版本识别方法》一、技术概述 1.1 核心问题传统的远程软件版本识别技术（如漏洞扫描器Nmap、WhatWeb等）主要依赖于以下静态特征：版本字符串：在HTTP响应头、错误信息或特定页面中直接包含的版本号。静态资产哈希：对默认的JavaScript、CSS、图片等文件进行哈希计算，与已知版本数据库匹配。文件路径结构：访问特定的默认文件或路径。这些方法的局限性非常明显：易被混淆：系统管理员可以轻易地修改或隐藏版本字符串、更改默认文件。对无界面软件无效：对于像Dubbo、Redis这类不提供Web界面或默认不暴露版本信息的中间件、数据库软件，传统方法几乎失效。抗干扰能力差：一旦目标软件启用了认证机制，许多探测请求就会被阻断，无法获取有效信息。 1.2 核心思想与突破本技术（论文中称为 VersionSeek ）提出了一种革命性的思路：利用软件版本更新时必然引入的“功能性变更”作为识别指纹。功能性变更：指软件在版本迭代过程中，新增、调整或移除的实质性功能。这些变更是软件演进的内在驱动力，通常无法被管理员轻易修改或隐藏。基本原理：不同的软件版本，其功能集存在差异。通过向目标发送精心设计的、能够“触发”特定功能的探测请求，并分析其响应（包括成功响应、错误信息、行为差异等），就可以推断出目标软件所具备的功能，从而精确识别其版本范围或具体版本。关键例证：论文指出，使用 logstash_system 用户尝试登录两个不同版本的Elasticsearch（v5.1.2 和 v5.2.0），尽管都因密码错误而失败，但返回的错误信息截然不同。v5.1.2返回 "unable to authenticate user..." ，而v5.2.0返回 "failed to authenticate user..." 。这种差异源于v5.2.0版本引入了新的内置用户功能，是核心代码变更的直接体现，难以被伪装。二、 VersionSeek 技术框架详解 VersionSeek 框架包含三个核心模块，其工作流程如下图所示（逻辑流程）： 2.1 功能探针生成模块此模块的目标是自动化地创建能够触发特定功能变更的探测请求（即“探针”）。数据源采集：发布说明（Release Notes）：从中提取每个版本新增、修改或移除的功能特性列表。这些描述通常比较简略。拉取请求（Pull Requests）：关联到每个功能特性的PR包含了更详细的代码变更讨论和实现逻辑。用户指南/官方文档：提供功能的使用方法、API调用示例和参数说明。探针生成方法 - 检索增强生成（RAG）：挑战：直接让大语言模型（LLM）根据简短的功能描述生成探针，准确率较低。解决方案：采用RAG技术。首先，根据功能描述从PR和用户指南中检索出最相关的详细上下文信息。然后，将这些增强后的上下文信息与功能描述一同提交给LLM。指令：要求LLM根据上下文信息，生成能够触发该功能的具体请求（如一条HTTP API请求、一个Redis命令、一个Dubbo RPC调用等）。模型选择：论文经过测试（GPT-3.5, Gemini1.5, Llama3.2, Qwen2.5），发现 Qwen2.5 在RAG增强下具有最高的探针生成成功率（0.67）。后处理：对生成的探针进行格式校验、伦理过滤（避免生成破坏性命令）和性能测试，最终形成可用的“功能探针库”。 2.2 响应处理模块此模块负责处理目标软件对探针的响应，并将其标准化和分类。响应收集：在受控环境中，自动化部署各个版本的软件，并对其发送所有探针，收集原始响应。差分测试与噪声消除：比较同一探针在不同版本上的响应差异。通过差分测试，识别并过滤掉由操作系统、网络环境等外部因素引起的“噪声”差异，保留仅由功能性变更引起的“信号”差异。响应分类：将一个探针在所有版本上的响应结果进行分类。例如，对于某个探针，版本{A, B, C}返回响应类型X，版本{D, E}返回响应类型Y，版本{F}返回响应类型Z。这样就形成了一个该探针的“分类函数”。 2.3 版本识别模块这是整个系统的“大脑”，负责以最高效率、最少请求次数完成版本识别。问题形式化：将版本识别问题转化为一个决策树构建问题。目标：从所有可能的版本集合中，快速定位到目标版本。输入：待区分的版本集合 V 。可用的探针集合 P 。每个探针对应的分类函数。输出：一个探针使用序列（即决策路径），使得平均或最坏情况下的探测次数最少。动态决策树算法：核心思想：在每一步探测时，都选择那个能够“最大程度”区分剩余候选版本集的探针。通常使用“信息增益”或“基尼不纯度”等指标来衡量一个探针的区分能力。过程：从根节点（所有版本）开始，选择当前最优探针进行探测，根据响应结果将版本集划分到不同的子节点。然后在每个子节点上递归重复此过程，直到每个叶子节点只包含一个版本（或一个无法再区分的版本集合）。优势：这种动态规划方法避免了固定顺序探测的低效问题，能够用最少的探针达到识别目的。冲突消解机制：问题：真实环境中，用户的自定义配置可能导致某个探针的响应与预期不符，产生版本判断冲突。解决方案：多数投票算法。当识别过程出现冲突时（例如，决策路径指向版本A，但某个探针的响应更像版本B），系统会回溯决策树，检查所有已使用探针的响应。最终选择被最多探针证据支持的版本作为识别结果。三、技术优势与评估结果论文通过对Elasticsearch, Redis, Dubbo, Joomla, phpMyAdmin五种软件过去十年版本的实验，验证了 VersionSeek 的卓越性能。 3.1 高识别率与高覆盖度探针生成能力：成功生成了1,258个有效探针，覆盖了大量功能性变更。 ** vs. 传统工具：** 在所有测试软件上，识别准确率均显著高于WhatWeb、Nmap等工具。特别是在 Dubbo 上（传统工具因无版本字符串而失效）， VersionSeek 通过分析 invoke 、 help 等命令的功能差异，成功识别出100个真实服务器的版本。 ** vs. 其他现代方法：** 与黑盒差分分析和机器学习方法相比，在phpMyAdmin上的识别率分别提升了31.50%和62.71%。 3.2 极高的扫描效率探针数量：平均识别一个版本仅需 5.8（Elasticsearch）到 9.4（phpMyAdmin）个探针。数据包减少：相比WhatWeb的激进模式（发送18个请求），数据包发送量减少了65.37% 。扫描时间：平均扫描时间控制在7.4到14.6秒之间，具备大规模网络扫描的可行性。 3.3 强大的抗干扰（鲁棒性）能力在两种对抗性测试中表现优异：版本信息混淆场景：管理员修改了版本字符串。 VersionSeek 通过分析功能性差异（如Redis 6.2.0新增的 server_time_usec 字段）成功识别，而Nmap等工具完全失效。探针阻断场景：模拟部分探针请求被防火墙阻断。 VersionSeek 的动态决策树能够自动选择替代探针继续推理，仍能保持高识别率。 3.4 真实世界应用验证研究团队利用 VersionSeek 对互联网上的真实软件实例进行了大规模扫描：扫描规模：从475,281条记录中验证出277,251个活跃服务器。识别成果：成功为 240,020 个服务器识别出版本信息，整体识别率达 86.57% 。安全洞察：通过将识别出的版本与CVE漏洞数据库匹配，发现超过72.25% 的用户仍在部署至少一年前的旧版本，面临严重安全威胁。例如，发现27,035个Elasticsearch服务器存在高危漏洞CVE-2023-31418。四、总结与教学要点核心知识点总结：范式转变：从依赖“静态特征”到利用“动态行为”（功能性变更）进行版本识别，这是本技术的根本性创新。关键支撑：官方文档和变更日志是生成高精度探针的宝贵知识源，结合 RAG和LLM 实现了自动化探针生成。效率核心：动态决策树算法是保证低探测开销、高识别效率的核心调度策略。鲁棒性保障：多数投票等冲突消解机制确保了技术在非标准、对抗性环境下的实用性。双重价值：该技术不仅可用于安全研究（如精准漏洞影响评估），也可用于运维管理（如资产版本普查），具有重要的实际应用价值。教学意义：本技术文档展示了一个完整的“发现问题 -> 提出创新思想 -> 设计系统架构 -> 实现并评估 -> 验证实际效果”的科研与实践流程。它教导我们，面对传统方法的瓶颈时，应深入分析问题本质，从软件生命周期的角度（如开发日志、功能设计）寻找突破口，并巧妙结合最新的技术工具（如LLM）来构建解决方案。文档结束