输入验证漏洞检测中的疑点标记和传播方法研究

研究基于静态污点分析技术可用于输入验证漏洞检测的疑点分析方法以及疑点标记和疑点传播路径问题,定义疑点源、疑点传播路径概念和疑点属性的4个状态,制定疑点属性状态间的转换规则,设计疑点源标记与疑点传播路径获取算法.实验结果表明,该方法能够较准确地标记程序中的疑点源并获取其在程序中的传播路径.     

基于符号执行的格式化字符串漏洞自动验证方法研究

格式化字符串漏洞是一种常见的危害较大的软件漏洞.现有格式化字符串漏洞自动验证系统未充分考虑参数存储位置位于栈以外空间的情况,造成对该部分漏洞可利用性的误判.针对该问题,论文设计实现了一种基于符号执行的格式化字符串漏洞自动验证方法,首先根据参数符号信息检测当前格式化字符串函数漏洞,然后分别构建参数存储于不同内存空间情况下的漏洞验证符号约束,最后利用约束求解自动得到漏洞验证代码,实现了格式化字符串漏洞的自动验证.在Linux系统下对不同类型测试程序进行了实验,验证了方法的有效性.     

基于语义分析的数据驱动型漏洞检测方法

随着计算机技术的成熟和Internet技术在各行各业的应用,信息安全问题变得越来越重要.各种各样的软件漏洞可能会被病毒、木马利用而产生各种各样的信息安全问题.在所有的软件漏洞中,数据驱动型漏洞是最常见的、也是最容易被利用的漏洞之一.目前的检测工具往往不够深入,仍然存在许多的不足.该文提出了一种基于语义分析的数据驱动型漏洞的静态检测算法.该算法定义了漏洞的词法成分和语法成分,在词法分析和语法分析的基础上,实现了对漏洞的语义层次检测.与传统的采用编译原理方法实现的静态检测工具相比,本算法实现了对数据驱动型漏洞更准确的检测.最后,设计并实现了一个静态检测原型系统,并通过实验证明了系统的有效性.     

基于漏洞知识库的8031单片机系统软件漏洞检测算法

针对基于8031单片机系统软件的安全问题,对各权威漏洞数据库进行了分析研究,采用一种基于ECV规则的攻击分析方法从攻击事件中提取漏洞知识,根据漏洞种类及特征将漏洞从代码安全的角度分类,设计了三层结构的漏洞知识库,并根据漏洞知识库的设计提出了一种基于知识的漏洞检测算法,用于检测8031单片机系统漏洞。基于上述方法设计并实现了软件安全性逆向分析系统,对8031单片机系统进行漏洞检测。实验结果表明,基于该漏洞知识库的漏洞检测算法可以对目标程序正确进行漏洞检测,有利于降低软件代码漏洞量,并在一定程度上降低成本和资源消耗。      

基于字段完整性的内存破坏漏洞检测方法

为了有效地检测二进制程序的内存破坏漏洞,根据数据结构中字段独立性的特征,提出了一种基于字段完整性的漏洞检测方法.利用基于字段格式的动态污点技术记录二进制程序的执行轨迹,由此分析出目标程序中与输入数据相关的数据结构.依据输入数据结构中字段的完整性,比较输入字段与得到的数据结构,得到被内存破坏漏洞破坏的数据结构.通过定位被破坏的数据结构合理地检测内存破坏漏洞.实验表明该方法可以准确有效地检测出内存破坏漏洞.     

基于网络的漏洞检测系统的设计

在深入探讨其功能和特性的基础上,设计出一种网络漏洞检测系统模型,详述了此模型的组成、相应模块的主要功能及系统运行过程。     

Android组件间通信的安全缺陷静态检测方法

针对Android应用程序的组件间通信存在使用隐式Intent有可能引发组件劫持和信息泄露,而公开组件又存在权限泄露的安全风险问题,提出了一种Android组件间通信的安全缺陷静态检测方法.首先,静态分析应用程序,获得其控制流程图(CFG)、函数调用图(FCG)和组件调用图(CCG);然后,检测出潜在的危险组件、隐式Intent以及隐私泄露路径;最后,用该方法对20款流行的Android应用软件进行检测.结果显示:这些应用软件全部使用了隐式Intent,25%使用了动态代码,80%存在危险组件,40%存在隐私泄露.     

构件栈缓冲区溢出漏洞检测系统的设计与实现

随着COM构件技术的广泛使用,COM构件暴露出越来越多的缓冲区溢出安全漏洞。为进一步提高COM构件的安全性,本文设计实现了COM构件栈缓冲区溢出漏洞检测系统CSDS（component stack-overflow detectingsystem）,并在其中实现了一个栈溢出检测算法。CSDS主要有接口分析、函数定位、栈溢出静态分析和结果输出4个模块,接口分析模块分析被测COM构件得到构件的对象、接口及函数的详细信息;函数定位模块获取构件中用户编写的函数在该构件对应的汇编代码中的线性地址;栈溢出静态分析模块使用提出的栈溢出检测算法生成COM构件汇编代码及分析栈溢出漏洞;结果输出模块将检测结果用XML的形式表示出来。所实现的原型系统CSDS对COM构件栈缓冲区溢出漏洞具有一定的检测效果。     

软件漏洞检测系统的设计研究

结合fuzzing技术、API序列特征匹配技术及特征函数参数检测技术等,开发研究了一种新的软件漏洞检测系统。能有效发掘Window环境下的软件中潜在的未知安全漏洞,提高了软件漏洞检测效率。     

基于双通道的智能合约漏洞检测方法

智能合约因漏洞而造成巨大的经济损失受到了广泛关注。针对现有的智能合约漏洞检测方法检测精度不高的问题,结合动态卷积神经网络(dynamic convolution neural network,DCNN)、双向门控递归单元(bidirectional gate recurrent unit,Bi GRU)、图传递神经网络(message passing neural network,MPNN)、注意力机制提出了基于双通道的漏洞检测方法DBTA(DCNN-BiGRU-MPNN-Attention)。首先利用Word2vec词嵌入技术和图归一化方法对数据进行预处理,将获得的词向量表示传入改进DCNN-BiGRU,并引入了R-Drop(regularized dropout for neural networks)正则化方法提高模型泛化能力。将图归一化表示传入图传递神经网络,通过两个通道分别提取序列特征和图特征,然后结合自注意力机制和交叉注意力机制捕捉不同特征间的相关性,从而突出关键特征对漏洞检测的重要性。最后通过全连接层得到输出向量,利用sigmoid函数输出结果。通过消融实验和对比实验表明...     

一种针对Android平台恶意代码的检测方法及系统实现

针对Android恶意代码泛滥的问题,综合静态和动态分析技术,设计实现了Android恶意代码检测系统.在静态分析部分,提取Android程序中的权限、API调用序列、组件、资源以及APK结构构建特征向量,应用相似性度量算法,检测已知恶意代码家族的恶意代码样本;在动态分析部分,通过修改Android源码、重新编译成内核镜像,使用该镜像文件加载模拟器,实时监控Android程序的文件读写、网络连接、短信发送以及电话拨打等行为,基于行为的统计分析检测未知恶意代码.经过实际部署测试,所提检测方法具有较高的检测率和较低的误报率.所开发Android恶意代码检测系统已经在互联网上发布,可免费提供分析检测服务.     

基于组件依赖图的软件安全漏洞预测方法

针对软件安全漏洞预测,提出了一种基于组件依赖图的预测方法.基于组件依赖图综合定义了软件代码的复杂性、耦合性以及内聚性指标,同时采用这3类指标建立了机器学习模型对一个组件的漏洞进行预测.以开源软件Mozilla Firefox为实验对象,设计并实现爬虫工具,收集了针对从Mozilla Firefox 1.0到Mozilla Firefox 43的所有版本的公开漏洞.基于这些漏洞数据对预测模型进行训练和测试,结果表明所提出的方法能够有效用于漏洞预测.      

基于符号执行的注入类安全漏洞的分析技术

用符号值作为输入, 模拟程序执行, 提取执行路径上相应的约束条件, 即安全约束、攻击约束以及防御约束, 并构成可满足矩阵(SAT)以及不可满足矩阵(UNSAT)两个注入类漏洞安全分析与检测模型, 矩阵模型的求解结果可映射为注入类安全漏洞的安全状态。对Web应用注入类漏洞的检测实验表明, 与目前安全分析主流工具相比, 该分析技术具有降低误报率、漏报率、能自动生成攻击向量等优点。     

一个安全电子商务身份验证协议

针对电子商务活动中存在的冒名欺诈问题，设计了一个安全的电子商务身份验证协议。协议的安全性是建立在目前尚未存在有效攻击方法的有限域上非超奇异椭圆曲线的椭圆曲线离散对数问题之上的。从理论上分析，该协议是安全的并具有一定的实用价值。为了提高协议在实际应用当中的运算速度，设计了实现该协议的椭圆曲线密码体制基本算法，这些算法具有形式简单，运行速度快的特点，完全可以满足实际应用的需要。     

面向移动云计算的轻量级数据完整性验证方法

研究了面向移动云计算的数据完整性验证技术,依托BLS短签名算法和Merkle哈希树,提出了一种适合在移动云计算环境中部署的数据完整性验证方案.该方案针对移动云计算环境中的移动设备计算能力较低和通信传输能力较弱的情况进行设计,能以相对较少的计算量和较低的数据通信量完成可信度较高的数据完整性验证.该方案还具有支持验证外包、无需源文件块直接参与验证、验证中无状态信息保存、以及支持对云端数据的动态操作等特性,适合于移动云计算环境中面向数据的应用.     

多策略软件代码缺陷检测方法研究

随着计算机软件技术的快速发展,由软件代码缺陷引起的安全问题也日趋严重。通过对静态分析技术以及静态检测工具的深入研究,针对当前静态检测工具误报率、漏报率较高的问题,提出一个多策略的软件代码缺陷检测方法。该方法平台一方面综合运用多种静态检测工具进行检测,对比单个检测工具降低误报率,扩大检测覆盖率;另一方面,对确定性不高的静态检测结果进一步进行动态检测,不但降低静态检测的误报率,而且还能发现静态检测技术检测不到的缺陷,降低漏报率。实验结果证明,多策略检测方法是一个有效的软件漏洞检测方法。     

一种新的缓冲区溢出检测模型

分析缓冲区溢出类型和缓冲区溢出防范技术,提出一种新的缓冲区溢出检测模型．该模型首先对反汇编代码中的潜在溢出点进行定位,然后通过静态分析和动态分析确定真正的溢出点．给出缓冲区溢出检测模型的具体实现,实验结果表明该检测模型是有效的．     

Biba实用模型的自动化形式验证

通过给传统的Biba模型增加相应的敏感级函数,完善其主客体完整性标签,并对其安全操作规则进行相应的改进,使其适应实际的应用需求.采用完全形式化的方法对改进后模型中的各元素、模型必须满足的不变式以及模型迁移规则进行描述,并在此基础上利用定理证明器Isabelle完成对该模型的自动化形式验证,从而实现高等级安全操作系统研发过程中对安全策略模型的形式化需求.     

结合CNN和文本语义的漏洞自动分类方法

为解决大规模漏洞分类问题,提出一种基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的漏洞自动分类方法,借鉴深度学习的技术思想自动获取漏洞描述的相关局部特征,通过batchnorm规范化数据解决文本训练不稳定问题,进而实现漏洞类型的有效划分.实验表明,与传统方法相比,该方法在漏洞自动分类效率上能够得到显著的提高.      

基于核状态空间ICA的非线性动态过程故障检测方法

针对工业过程的非线性和动态特性,提出一种基于核状态空间独立元分析的故障检测方法.采用核规范变量分析法将非线性动态过程数据映射到核状态空间,得到去相关的状态数据.对状态数据的各时延协方差矩阵进行加权求和得到状态数据的时序结构矩阵,进而建立ICA统计模型,从状态数据中提取独立元特征数据,并构造监控统计量检测过程故障.在Tennessee Eastman过程上的故障检测结果表明,相比于传统的基于动态核主元分析的故障检测方法,该方法更加灵敏地检测到故障的发生,提高故障检测率.