检索结果-南通市图书馆

作者：任华解放军信息工程大学

学位级别：硕士

缓冲区溢出是一种常见的软件缺陷,它严重威胁着计算机安全。本文提出一种辅助安全分析人员发现二进制代码中缓冲区溢出的方法,该方法以分析不安全函数为核心,称为基于不安全函数的缓冲区溢出发现技术。文中通过分析缓冲区溢出漏洞的成... 详细信息

缓冲区溢出是一种常见的软件缺陷,它严重威胁着计算机安全。本文提出一种辅助安全分析人员发现二进制代码中缓冲区溢出的方法,该方法以分析不安全函数为核心,称为基于不安全函数的缓冲区溢出发现技术。文中通过分析缓冲区溢出漏洞的成因以及缓冲区溢出被利用所需具备的条件,总结出可利用缓冲区溢出的基本特征。据此提出基于不安全函数的缓冲区溢出发现方法。详细讨论了该方法中的两项关键技术:不安全函数识别技术与不安全函数参数监控技术。提出通过匹配关键指令序列识别库中不安全函数的展开形式;通过分析指令特征识别Mov+Jxx型不安全函数;通过扩展Detours技术实现对二进制代码中任意代码段的拦截。在此基础上,设计实现了针对二进制代码的缓冲区溢出发现原型工具。文中对缓冲区溢出发现原型工具进行了测试。结果表明原型工具在识别库中不安全函数时准确度达100%,在识别普通的不安全函数时有少量误报情况;原型工具在监控不安全函数参数时对被监控程序性能的影响取决于所监控函数数目和所监控函数在被监控程序中的调用频度。原型工具能减少人工分析的代码量。文章最后给出了利用上述方法和工具发现的Windows Movie Maker中一个潜在的缓冲区溢出实例。

关键词：缓冲区溢出漏洞发现不安全函数二进制代码

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基于库函数动态跟踪的Fuzzing测试方法

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计算机工程 2010年第16期36卷 39-41页

作者：黄奕曾凡平曹青中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230026 安徽省计算与通讯软件重点实验室合肥230026

在分析库函数安全性的基础上,提出基于库函数动态跟踪的Fuzzing测试方法,通过动态跟踪目标程序对不安全库函数的调用,并在输入数据中搜索匹配函数调用参数,以此来准确定位错误注入点。设计并实现了基于该方法的测试工具,经过对漏洞软件... 详细信息

在分析库函数安全性的基础上,提出基于库函数动态跟踪的Fuzzing测试方法,通过动态跟踪目标程序对不安全库函数的调用,并在输入数据中搜索匹配函数调用参数,以此来准确定位错误注入点。设计并实现了基于该方法的测试工具,经过对漏洞软件测试的对比实验,验证了该方法的有效性和高效性。

关键词：漏洞挖掘 Fuzzing技术不安全函数动态跟踪

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基于符号执行的测试数据生成方法的研究与设计

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计算机应用与软件 2014年第2期31卷 303-306页

作者：赵跃华阚俊杰江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013

软件漏洞的研究是信息安全的一个重要分支。漏洞挖掘的主要方法是通过精心构造测试数据输入程序来触发漏洞,由此可见如何生成测试数据是该技术的关键,也是成功挖掘漏洞的关键。在分析漏洞存在原理和触发条件的基础上,提出一种更为高效... 详细信息

软件漏洞的研究是信息安全的一个重要分支。漏洞挖掘的主要方法是通过精心构造测试数据输入程序来触发漏洞,由此可见如何生成测试数据是该技术的关键,也是成功挖掘漏洞的关键。在分析漏洞存在原理和触发条件的基础上,提出一种更为高效的测试数据生成方法。该方法通过不安全函数来定位漏洞的触发点,深度与宽度混合遍历来确定触发的路径,利用符号执行技术来确立漏洞触发的条件,最后再根据条件生成测试数据,使生成的数据不仅有更高针对性,并且还提高了代码的覆盖率,从而能提高漏洞挖掘的效率和准确性。实验结果表明该方法具有良好的效率和准确性。

关键词：测试数据生成不安全函数混合遍历符号执行技术漏洞挖掘

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基于中间汇编的缓冲区溢出检测模型

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计算机工程 2009年第3期35卷 169-172页

作者：魏强金然王清贤解放军信息工程大学信息工程学院郑州450002

提出一种基于中间汇编的缓冲区溢出检测模型,用于对可执行代码进行静态分析和检测。采用中间汇编形式可以使算法对硬件平台透明,增强代码可阅读性,有利于对缓冲区溢出的检测。针对不安全函数调用和写内存循环2种字符串拷贝操作,研究写... 详细信息

提出一种基于中间汇编的缓冲区溢出检测模型,用于对可执行代码进行静态分析和检测。采用中间汇编形式可以使算法对硬件平台透明,增强代码可阅读性,有利于对缓冲区溢出的检测。针对不安全函数调用和写内存循环2种字符串拷贝操作,研究写内存循环导致的溢出问题,提出一种流相关、上下文无关的检测算法。

关键词：缓冲区溢出中间汇编不安全函数

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基于协同演化遗传算法的模糊测试技术研究

基于协同演化遗传算法的模糊测试技术研究

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作者：杜晓军福州大学

学位级别：硕士

21世纪以来,随着漏洞数量的不断增多以及破坏性的不断加强,漏洞挖掘技术受到来自研究人员的关注也越来越多,而其中模糊测试是一种广泛应用的自动化漏洞挖掘技术。然而,当模糊测试的测试对象是网络软件应用的时候,会因为对协议的认知不... 详细信息

21世纪以来,随着漏洞数量的不断增多以及破坏性的不断加强,漏洞挖掘技术受到来自研究人员的关注也越来越多,而其中模糊测试是一种广泛应用的自动化漏洞挖掘技术。然而,当模糊测试的测试对象是网络软件应用的时候,会因为对协议的认知不够深等原因而导致对测试目标的代码覆盖不够高,从而影响了测试的覆盖率和效率。为了提高针对网络软件的模糊测试的效率,本文对遗传算法在模糊测试的应用做了进一步的研究。主要结果是,假如在模糊测试时,我们以代码覆盖率作为适应度值的评价,利用遗传算法引导数据的生成,那么测试的方向就会向覆盖率高的方向调整,因此测试的效率就会提高。进一步来说,在实际测试过程中,一个测试样例覆盖了新的基本块,那么以这个样例为种子生成的新的测试样例就能以较高的概率来覆盖其他未被探知的基本块。即我们通过加入对基本块的覆盖情况来评价个体的适应度值,以此来拓展测试的搜索空间。同样的,在测试过程中,某个测试路径如果包含了有不安全函数,那么如果我们对这路径做进一步深入的测试,则会有较高的几率能够触发异常和漏洞。因此我们提出以代码的覆盖信息以及不安全函数的引用信息作为遗传算法中适应度值的评价基准,以此来提高针对网络软件的测试样本的协议解析度和漏洞挖掘的效率。对于传统遗传算法而言其目的是搜索空间内的最优值,并且其存在容易陷入局部最优等缺陷;这个在测试中表现为收敛到一条最优路径和局部最优路径,造成代码覆盖率低下的问题。针对这个问题,本文提出使用多种群协同演化遗传算法来引导测试样本的进化,其中不同的子种群被规划在不同的搜索空间内,进行搜索的同时对子种群的规模进行调整来优化整个种群的进化效率;这样就能够达到保持种群的多样性,拓宽搜索范围来覆盖更多待测系统的代码,从而提高测试的代码覆盖率。最后我们以IDA pro工具作为前期静态分析工具,设计并实现了基于上述方法的原型测试工具,并用此原型工具做了几组实验,而实验结果表明我们的原型工具可以有效的提高测试中代码的覆盖率,并能够有效的发现漏洞。

关键词：漏洞挖掘模糊测试遗传算法代码覆盖率不安全函数

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