二进制代码相似性检测技术综述

代码相似性检测常用于代码预测、知识产权保护和漏洞搜索等领域,可分为源代码相似性检测和二进制代码相似性检测.软件的源代码通常难以获得,因此针对二进制代码的相似性检测技术能够适用的场景更加广泛,学术界也先后提出了多种检测技术,文中对近年来该领域的研究进行了综述.首先总结代码相似性检测的基本流程和需要解决的难题(如跨编译器、...     

二进制代码相似性搜索研究进展

随着物联网和工业互联网的快速发展,网络空间安全的研究日益受到工业界和学术界的重视。由于源代码无法获取,二进制代码相似性搜索成为漏洞挖掘和恶意代码分析的关键核心技术。首先,从二进制代码相似性搜索基本概念出发,给出二进制代码相似性搜索系统框架;然后,围绕相似性技术系统介绍二进制代码语法相似性搜索、语义相似性搜索和语用相似性搜索的发展现状;其次,从二进制哈希、指令序列、图结构、基本块语义、特征学习、调试信息恢复和函数高级语义识别等角度总结比较现有解决方案;最后,展望二进制代码相似性搜索未来发展方向与前景。     

软件二进制代码重用技术综述

在当前的计算机系统架构和软件生态环境下,ROP（Return-Oriented Programming）等基于二进制代码重用的攻击技术被广泛用于内存漏洞利用.近年来,网络空间安全形势愈加严峻,学术界、工业界分别从攻击和防护的角度对二进制代码重用技术开展了大量研究.文章首先介绍了二进制代码重用技术的基础,然后分析了二进制代码重用攻击技术的演变和典型攻击向量;同时,对基于控制流完整性和随机化的防护方法进行了讨论,对工业界最新的二进制代码重用防护机制CET（Control-flow Enforcement Technology）和CFG（Control Flow Guard）进行了剖析.文章最后讨论了二进制代码重用技术今后的发展方向,包括潜在的攻击面和防御机制增强的思路.     

基于特征提取的二进制代码比较技术

二进制代码比较技术在病毒变种分析,安全补丁分析,版本信息导出等许多领域都有着广泛的应用。在定义了基于图的二进制代码描述方法的基础上,从函数和基本块两个层次对近似的二进制代码进行比较,分析出它们之间相同的部分和差异信息。讨论了基于图的二进制文件特征的选取,利用特征比较和固定点传播算法,建立两份代码在函数和基本块两个级别的对应关系。本文给出了这种基于特征提取的二进制代码比较技术的实现框架,并列举了它在恶意软件变种分析,公开漏洞定位方面的利用实例。     

二进制代码安全分析综述

近几十年来,计算机硬件性能和软件规模技术已不同以往,其承载了人类社会生活生产的方方面面.计算机技术的飞速发展,也带来了人们对程序安全问题的关注.由于市面上存在着较多的遗留软件,这些软件无人维护且缺乏源代码支持,其安全性令人担忧,而二进制分析技术被用来解决该类软件问题.二进制分析技术根据其检测方式不同可分为:基于静态的二进制代码分析技术、基于动态的二进制代码分析技术和动静态混合的二进制代码分析技术.本文调研了近年来的二进制代码安全分析领域上相关研究,分别详细阐述了这3类技术中的主要方法,并对其关键技术进行详细介绍.     

二进制程序安全缺陷静态分析方法的研究综述

对现有二进制程序安全缺陷静态分析方法进行了综述和分析,提出了整个程序分析过程中的关键问题以及二进制程序安全分析的主要研究方向.通过对二进制程序缺陷静态分析流程的总结,发现二进制程序信息恢复是整个分析过程的关键,构造内容丰富的、通用的中间表示是二进制程序缺陷分析的重要研究方向.     

一种精简二进制代码的程序理解方法

精简二进制代码形式的软件是软件分析和程序理解需要处理的一类具有代表性的对象,基于高级语言源代码和调试符号信息的传统分析方法在处理此类软件时受到了极大限制。提出一种精简二进制形式软件的理解方法,首先将分析对象转变为运行期进程,引入实际运行中的进程信息;然后引入程序的行为特征,以程序表现出的外在行为和对外接口作为辅助信息,将此类外部特征映射到程序代码;最后基于切片思想和调试技术,获得程序切片并分析。这种方法为分析理解过程扩展了信息量,降低了复杂度,解决了分析此类软件时信息缺失和难以建立理解模型的问题。     

软件代码缺陷分类及其应用

分析现有软件缺陷分类方法,基于对航空型号软件实施代码审查的实际经验,提出较完善的代码缺陷分类,将其应用于某航空型号软件代码审查,发现的缺陷占全部测试所得的75％。给出可以覆盖该缺陷类型的新类型。检验结果表明,该代码缺陷分类可以有效指导代码审查。     

基于状态转换模型的二进制代码缓冲区溢出漏洞检测

根据缓冲区溢出的基本原理,提出一种基于状态转换模型的二进制代码缓冲区溢出漏洞检测方法。该方法以可执行程序为分析目标,从而使漏洞检测过程摆脱对程序源代码的依赖。详细描述该漏洞检测方法的技术细节,并给出该方法与流行的缓冲区溢出漏洞检测方法的对比。     

一种基于全系统仿真和指令流分析的二进制代码分析方法*

二进制代码分析是分析程序行为特征的重要手段。本文提出了一种基于全系统仿真和指令流分析的二进制代码分析方法,该方法的核心思想是在一个全系统仿真虚拟机上执行二进制代码,通过截获并分析二进制代码运行时产生的指令流信息,分析程序行为特征。基于该方法,本文设计并实现了一个二进制代码分析系统。实验结果表明,通过该系统捕获并分析指令流,能够更为高效全面地提取出代码执行过程中产生的各类信息。对于使用抗分析技术手段的二进制代码,本文的分析方法很有效果。     

基于动态二进制插桩的密钥安全性检测

针对加密软件中的密钥安全性问题,提出一种基于动态二进制插桩的密钥安全性检测方法。该方法面向CryptoAPI加密应用程序,首先通过对CryptoAPI密钥应用模式的分析,指出潜在的密钥安全性漏洞;然后以动态二进制分析平台Pin为支撑,动态记录程序运行期间的加解密过程信息;在此基础上设计关联性漏洞检测算法,实现对密钥安全性的检测。测试结果表明,该方法能够有效检测出两大类密钥安全性漏洞。     

基于多数投票的DBC人脸识别

在定向二值编码（DBC）的基础上提出了一种基于Haar小波变换和多数投票的V-HaarDBC方法。先对人脸图像进行Haar小波去噪,然后通过DBC进行特征提取,最后以多数投票的方式分类。该方法不仅解决了原DBC方法中特征维数过高的问题,而且有效地提高了识别率。随后进一步提出了融合全局特征的加权WV-HaarDBC方法。基于ORL人脸库的实验表明了该方法的有效性。     

基于操作系统安全的恶意代码防御研究述评

总结了安全操作系统实现恶意代码防御的典型理论模型,分析了它们的基本思想、实现方法和不足之处,指出提高访问控制类模型的恶意代码全面防御能力和安全保证级别、从操作系统安全体系结构的高度构建宏病毒防御机制以及应用可信计算技术建立操作系统的恶意代码免疫机制将是该领域的研究方向.     

Improving software security with static automated code analysis in an industry setting

Software security can be improved by identifying and correcting vulnerabilities. In order to reduce the cost of rework, vulnerabilities should be detected as early and efficiently as possible. Static automated code analysis is an approach for early detection. So far, only few empirical studies have been conducted in an industrial context to evaluate static automated code analysis. A case study was conducted to evaluate static code analysis in industry focusing on defect detection capability, deployment, and usage of static automated code analysis with a focus on software security. We identified that the tool was capable of detecting memory related vulnerabilities, but few vulnerabilities of other types. The deployment of the tool played an important role in its success as an early vulnerability detector, but also the developers perception of the tools merit. Classifying the warnings from the tool was harder for the developers than to correct them. The correction of false positives in some cases created new vulnerabilities in previously safe code. With regard to defect detection ability, we conclude that static code analysis is able to identify vulnerabilities in different categories. In terms of deployment, we conclude that the tool should be integrated with bug reporting systems, and developers need to share the responsibility for classifying and reporting warnings. With regard to tool usage by developers, we propose to use multiple persons (at least two) in classifying a warning. The same goes for making the decision of how to act based on the warning. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于异构网的一种数据安全模型设计

针对局域异构网络中的数据可用性、保密性及完整性的问题,提出一种终端检测-数据存储访问-安全信道建立及传输的3阶段系统模型方案,即首先对终端系统扫描检测,排除因遭受攻击或硬件层清理不完整导致的数据不可用问题;然后对数据加密存储访问并设置自毁机制,实现数据保密功能排除隐私泄露问题;最后利用SSL及VPN技术实现信道安全建立及数据完整安全传输。通过设计原型模型和仿真实验进行测试和分析,结果表明终端检测数据可用精准度达到90%以上,实现保密性功能的加密速度低于0.5MB/s,且自毁保护机制有效,信道数据完整传输速度平均提高约27.5%。综合分析可见该模型对网络数据安全检测防护方面有较高参考价值。     

IBFET: Index-based features extraction technique for scalable code clone detection at file level granularity

Many techniques have been developed over the years to detect code clones in different software systems to maintain security measures. These techniques often require the source code to compare the subject system against a very large data set of big code. This paper presents index-based features extraction technique (IBFET) to detect code clones at a very large-scale level to billions of LOC at file level granularity. We performed preprocessing, indexing, and clone detection for more than 324 billion of LOC using a Hadoop distributed environment, which is quite faster and more efficient as compared to existing distributed indexing and clone detection techniques; meanwhile, it detects all three types of clones efficiently. The MapReduce rule of divide and conquer is used for a count and retrieve the similar features between different systems. We evaluated the execution time, scalability, precision, and recall of IBFET by using a well-known clone detection data set IJaDataset and BigCloneBench; furthermore, we compared the results with other state-of-the-art tools. Our approach is faster, flexible, scalable, and provides accurate results with high authenticity and can be implemented at a large-scale level.