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基于指令集随机化的抗代码注入攻击方法

The Defense Method for Code-Injection Attacks Based on Instruction Set Randomization

作     者:马博林 张铮 陈源 邬江兴 MA Bolin;ZHANG Zheng;CHEN Yuan;WU Jiangxing

作者机构:中国人民解放军战略支援部队信息工程大学郑州450001 江南计算技术研究所无锡214083 

出 版 物:《信息安全学报》 (Journal of Cyber Security)

年 卷 期:2020年第5卷第4期

页      面:30-43页

学科分类:0839[工学-网络空间安全] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

基  金:国家重点研发计划(No.2018YFB0804003)资助 

主  题:指令集随机化 代码注入攻击 广义随机Petri网 主动防御 

摘      要:代码注入攻击是应用程序面临的一种主要安全威胁,尤其是Web应用程序,该种攻击源于攻击者能够利用应用程序存在的漏洞/后门,向服务器端注入恶意程序并执行,或者利用应用程序对用户输入的参数缺乏验证和过滤,造成输入作为恶意程序执行,从而达到攻击目的。源程序分析和输入规则匹配等现有防御方法在面对代码注入攻击时都存在着固有缺陷,为了提高Web应用程序对于代码注入攻击的防御性,提出一种基于指令集随机化的抗代码注入方法,该防御方法不依赖于攻击者采用何种攻击方式,能够抵御未知的代码注入攻击。基于该技术及动态、冗余构造方法,设计一套原型系统,采用广义随机Petri网(Generalized Stochastic Petri Net,GSPN)建模计算,攻击者即使在获得随机化方法先验知识的情况下也极难突破系统的防御机制。尽管该方法需要对应用程序源代码进行随机化变换,但处理过程是完全自动化和具有普适性的,通过实验和现网测试表明该方法能够有效抵御大部分代码注入攻击,实现了对攻击的主动防御。

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