随着网络应用和加密安全技术的快速发展,加密通信逐渐成为网络传递消息的主要方式,保证加密通信的证书验证系统已经应用到各大具备网络通信的应用中。然而,加密通信使用的证书结构一般比较复杂,并且证书的属性之间存在多重限制条件。现有的加密证书验证系统难以做到实现全部限制条件,从而导致非法证书入侵。为了确保用户可以在网络中安全地获取证书,本文设计并实现了一套加密证书验证系统的验证工具RFCcertNLP,该工具充分利用了NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)技术在信息提取方面的优异特性。具体而言,RFCcertNLP利用NLP技术的分词、分句以及词性标记解决了定义X.509证书的RFC文档数据不规则问题;利用关系提取模型让信息提取过程更加智能。在数据预处理阶段,本文以RFC文档为输入文本,通过设计算法提取不规则的RFC文档中的语句。NLP技术主要体现在三个方面:根据模式匹配去除页眉页脚以及无用信息;利用NLP的分词、分句能力获取完整语句;使用NLP的词性标记能力分类语句。在信息提取阶段,本文设计了一个<程度,条件类,条件值,结果类,结果值>的五元组来定义RFC规则,并利用End-to-end模型直接从单一语句中提取关系实例。在提取关系时,将五元组中的代词利用NLP技术的代词消解模型替换为属性名词,提升了关系提取的信息可用性。并使用Dropout层来降低模型的过拟合程度。根据以上设计,本文实现了基于NLP的RFC规则提取,并从规则语句提取算法的性能、机器学习模型的表现以及系统的发现漏洞能力三个方面做了对比实验。测试表明,本文实现的工具在三个方面都有很好的表现。在规则语句提取方面,本文实现的算法在时间复杂度和空间复杂度上相比于RFCcert有很大提升。在规则提取方面,本文实现的算法在精确率和召回率上得到了比较好的结果。在证书验证系统验证方面,RFCcertNLP利用32条规则产生了89个证书。其中,在与RFCcert相同的21条规则中,RFCcertNLP发现了38个漏洞而RFCcert仅仅发现了24个。总的来说,工具从总体上提升了现有工具的处理效率并成功发现了更多现有证书验证系统的漏洞。