基于逆向工程的Android应用漏洞检测技术研究

Android应用程序面临着各种各样的安全威胁,针对如何在黑客利用Android程序漏洞攻击前发现潜在漏洞的漏洞检测技术研究,提出了一种基于APK逆向分析的应用漏洞检测技术.在逆向反编译APK静态代码的基础上,运用特征提取算法将smali静态代码解析转换为函数调用图作为特征来源,建立原始特征集合提取模型,继而通过改进ReliefF特征选择算法对原始特征集合进行数据降维,提取APK包中的漏洞特征向量,依次构建漏洞的检测规则.再结合Android漏洞库收录的漏洞特征对特征向量进行正则匹配,以挖掘其中潜在的安全漏洞.基于该检测方法实现了系统模型并进行对比性实验,实验结果表明此检测方法的漏洞检出率达91%以上.因此,该漏洞检测技术能够有效挖掘Android应用中常见的安全漏洞.     

电力企业网的安全漏洞状况及划分

在利用安全漏洞扫描工具对计算机系统进行扫描时,能够发现大量的安全漏洞,但是目前对漏洞严重性的划分没有和应用环境相结合,划分的也不够细致。分析了一个电力企业网内部安全漏洞的状况,提出了与应用环境相结合的漏洞严重性的划分方法。该方法使漏洞严重性划分得更加细致,从而使系统安全管理员可以在最短的时间内修补更严重的安全漏洞。     

Web服务CGI安全漏洞分析与检测

CGI安全漏洞的存在对Web服务器形成了许多潜在的威胁．基于CGI的工作原理,从漏洞成因的角度对CGI的安全漏洞进行了分类．发现CGI漏洞的有效方法是通过安全漏洞检测,而漏洞扫描则是漏洞检测最常用的方法．在对campas漏洞深入分析的基础上,给出了一种基于远端网络扫描原理的模拟攻击方法．先确定campas文件的存在性,然后根据发出的特殊请求及返回结果来分析是否存在漏洞,提出了几种修补漏洞的措施及预防漏洞的建议．实验表明,该方法能够比较准确地检测出campas漏洞．     

WebView组件漏洞自动化检测与验证方法

Android系统WebView组件应用广泛,相关漏洞危害大、影响广,但现有依赖静态匹配敏感函数的检测方法存在漏洞误报率高等问题.为此,本文提出了基于静态分析与动态验证技术融合的WebView组件漏洞自动化检测与验证方法,通过对漏洞可疑点进行可达性分析,避免对不可达路径的无效动态遍历,提高了分析效率;将数据依赖分析与模拟真实攻击行为的动态验证相结合,及时判断漏洞触发的真实性,降低了误报率.已实现原型工具XWebViewDigger并测试了80个Android应用,检出并验证18个应用存在漏洞,与现有方法相比,误报率有效降低.      

智能变电站安全脆弱性评估方法

基于IEC61850的智能变电站严重依赖于信息和通信技术,信息安全成为不得不面对的新问题。从智能变电站信息安全脆弱性和传统信息安全评估手段的局限性2个方面对智能变电站的安全现状进行分析,提出了可覆盖智能变电站信息系统和控制系统的安全脆弱性评估方法。该方法分别采用已知漏洞扫描技术、未知漏洞挖掘技术以及静态评估方法,分别对智能变电站的各层设备和日常管理进行安全评估工作。通过对智能变电站实验环境的现场实际测试,发现了存在于信息系统、自动化设备中的系统漏洞,验证了该方法评估智能变电站信息安全脆弱性的有效性。应用该方法可以实现对智能变电站信息和控制系统潜在安全漏洞的多方位管控,提升智能变电站的整体安全。     

Android应用软件漏洞静态挖掘技术

结合信息流分析与控制流分析,获取Android应用函数调用图和敏感数据传播路径,提出一种基于静态分析的漏洞挖掘方法.通过使用多种逆向分析方法,该系统能够反编译成功大多数执行文件.根据Android应用反编译的中间代码,逐个分析与某些对象相关的漏洞,提高漏洞挖掘的准确性.分析了15种常见漏洞,并使用实际应用市场中的应用和样例应用进行了分析,验证了系统的准确性和可用性.     

基于关联规则的Android驱动未知安全漏洞挖掘

传统漏洞挖掘方法无法研究Android设备驱动与内核间的交互,且需使相关硬件处于工作状态,很难实现Android驱动未知漏洞挖掘。为此,提出基于关联规则的Android驱动未知安全漏洞挖掘方法。对关联规则漏洞挖掘问题进行形式化描述。依据Apriori法对频繁项集进行初寻找。采用RDARF规则筛选器对规则进行进一步筛选,获取强规则。建立待挖掘驱动样本库,对Android驱动进行自动化分析,考虑Android设备驱动与内核间的交互;针对各Android驱动对各自申请的权限信息进行提取,建立权限特征集合,完成格式化操作;挖掘出所有Android驱动漏洞数据的极大频繁项集,建立权限关系特征库,获取关联规则无需执行驱动;针对待挖掘驱动匹配权限关系特征库,实现未知Android驱动安全漏洞的挖掘。实验结果表明,所提方法挖掘准确性高,CPU占用少。     

基于机器学习的Android应用组件暴露漏洞分析

现阶段已有很多Android应用软件的自动化漏洞检测方法,针对现有漏洞检测方案仍然依赖于先验知识并且误报率较高的问题,本文研究了基于机器学习的Android应用软件组件暴露漏洞的分析方法.在对Android应用软件结构进行全方位分析的基础上,结合组件暴露漏洞模型,建立了相应的机器学习系统,并能够对Android漏洞特征进行提取、数据清理和向量化.结合人工分析与验证,建立了1 000个Android APK样本集,并通过训练实现了组件暴露漏洞的自动化识别,达到了90%以上的精确度.      

一种针对Android系统隐私保护机制有效性的评估方法

为了保护用户的隐私数据,Android实现了一套基于权限的安全机制.为此设计了一种针对该机制的评估工具PrivacyMiner,以检测其在隐私保护方面的有效性.首先将Android系统中的隐私数据分为22个类别;然后使用动态检测与静态污点分析相结合的方法,来检测Android系统的安全机制是否能有效地保护它们.用PrivacyMiner工具对12个版本的Android源代码进行了检测,发现其中有7个类别的隐私数据并没有得到有效的保护,恶意软件可以在用户不知情的情况下读取这些隐私,并发送到任意服务器上.这些漏洞在6个Android设备上得到了验证,从Android2.1到最新发布的Android 4.4.2,均得到了Android安全团队的确认.     

基于工具测试的校园网络服务平台漏洞扫描的探索与实践

该文通过分析校园网络安全的现状,阐述了进行网络服务平台系统漏洞扫描的重要性,并且通过分析安全漏洞的原理,提出了使用工具测试的方法,利用漏扫工具进行安全性检测及漏洞扫描的一般方法,并以此对学院网络进行了测试,对发现的问题做了相对应的防范加固策略,最后还提出了漏洞扫描中应注意的问题。     

基于静态检测的程序安全漏洞测试

静态分析方法可以自动地提取软件的行为信息,从而检测出软件中的安全漏洞。和其他程序分析方法相比,该方法具有自动化程度高和检测速度快的优点。本文介绍了Java语言的安全漏洞的故障模式，说明了类型推断、数据流分析和约束分析等主要静态分析方法及两种特别的分析方法，最后介绍了几种常用的静态代码安全检测工具。     

基于静态检测的程序安全漏洞测试

静态分析方法可以自动地提取软件的行为信息，从而检测出软件中的安全漏洞。和其他程序分析方法相比，该方法具有自动化程度高和检测速度快的优点。本文介绍了Java语言的安全漏洞的故障模式，说明了类型推断、数据流分析和约束分析等主要静态分析方法及两种特别的分析方法，最后介绍了几种常用的静态代码安全检测工具。     

采用函数调用关系的注入型Android恶意应用检测

针对注入型Android恶意应用日益泛滥、传统检测方法依赖大量已知特征的问题,提出了采用函数调用关系的注入型Android恶意应用检测方法。该方法无须依赖大量已知特征,仅通过分析注入型Android恶意应用的自身结构特征即可实现对该类恶意应用的有效检测,并能够实现对未知恶意代码家族的识别。所提方法在smali代码的基础上构建函数调用关系图,并进一步进行子图划分,通过判定各子图威胁度确定是否存在恶意行为。检测过程无需动态行为分析辅助,因此分析检测时间短、效率高。该方法不仅可以检测出Android应用是否存在恶意行为,还可根据子图威胁度确定包含恶意行为的具体代码。经过对1 260个Android恶意应用和1 000个正常应用的实验分析发现:所提方法能够很好地检测注入型Android恶意应用,当误报率为8.90%的时候,检测率达到95.94%,相对于主流Android恶意应用检测系统Androguard,检测效果有显著提升。     

Android恶意广告威胁分析与检测技术

Android第三方广告框架应用广泛,但Android系统漏洞和Android第三方广告框架的逻辑缺陷严重威胁着Android市场安全。攻击者可以通过恶意广告获取敏感数据、触发敏感操作,甚至是以应用程序的权限执行任意代码。该文总结了4种Android恶意广告攻击方式,并针对这4种方式设计了一种基于后向切片算法和静态污点分析的Android第三方广告框架静态测量方法,以及一种基于API Hook和靶向API Trace的Android恶意广告敏感行为动态检测方法。基于以上研究,该文设计并实现了Android恶意广告威胁分析与检测系统,通过实例证明该系统能够有效地分析Android第三方广告框架可能存在的安全隐患,并能够动态检测Android恶意广告的敏感行为。     

基于静态分析方法的Android应用内存泄漏检测模型

因为部分开发人员对Android内存管理机制理解模糊,所以Android应用程序的内存泄漏问题较为常见.为了解决内存泄漏的检测问题,首先分析了 Android系统的内存管理机制,通过代码分析找出了 Android应用内存泄漏的原因,并根据内存泄漏与组件、资源访问的相关性进行分类.在此基础上,提出了一种Android应用内存泄漏检测模型.该模型使用静态分析方法在反编译Android应用程序源码的基础上监测所有可能的内存泄漏代码,针对不同的代码缺陷类型使用不同的算法进行监测.通过实验分析,模型的检测正确率达到96.3%,优于自动化分析工具Lint,能够有效检测Android应用中的内存泄漏.     

支持加壳应用的Android非侵入式重打包方法研究

通过分析Android的应用特点, 提出一种新的Android重打包方法。该方法可以在不反编译、不修改原有应用代码的基础上, 实现对Android应用的重打包, 并支持主流加壳工具。该方法利用多种新的代码注入技术, 引入额外代码; 加载Hook框架, 提供代码修改能力; 最后动态修改应用行为, 实现应用重打包。实现了原型框架, 并通过实验, 验证了该框架在多个Android系统版本及多个加壳服务上的有效性。既证明了现有加壳技术的缺陷, 又可以用于对Android应用的动态调试、防御功能部署以及应用修改等。     

基于漏洞扫描的安全中间件的系统设计

本文通过对漏洞扫描技术和中间件技术的研究,结合两者的特点,提出了一种基于漏洞扫描的安全中间件的系统结构。该系统具有良好的封装性和可扩充。通过使用漏洞检测技术可以检测网络系统潜在的安全漏洞,使网络管理员可以预先了解网络的脆弱性所在,从而确保系统的安全。     

模型检验技术在软件漏洞自动挖掘中的应用

将在工业设计领域应用很成功的模型检验技术引入到信息技术软件产品的安全漏洞挖掘中,提出了针对源码的漏洞挖掘系统原型,以开放源代码的操作系统Linux为例,建立了特权释放和文件创建的安全属性模型,并举例加以验证.研究结果表明:该方法是一种自动化挖掘软件安全漏洞并证明漏洞存在性的形式化方法,对挖掘已经确认机理类型的漏洞非常有效.     

Android重包装应用程序静态分析系统的设计

本文以Android重包装应用程序的检测为研究内容,通过对当前主流的静态分析技术进行对比与总结,提出了一种基于众包的Android重包装应用程序静态分析方法。该方法选取能表征Android应用程序唯一性的信息作为特征字符串,利用众包构建Android应用程序注册与数据库服务平台,对比签名鉴别重包装应用程序。最后为验证所提出方法的有效性,构建原型系统进行实验测试。实验结果表明,本方法能够有效进行Android重包装应用程序的静态分析。