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跨指令集架构二进制漏洞搜索技术研究

跨指令集架构二进制漏洞搜索技术研究

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作者：徐威扬国防科技大学

学位级别：硕士

计算机软件技术的发展的同时也伴随着漏洞的出现,软件漏洞的识别是软件安全研究的关键问题。随着软件规模和数量的不断增长,以及同源软件在不同指令集架构上的广泛应用,现有软件漏洞搜索技术的发展难以满足软件市场的实际需求。目前常... 详细信息

计算机软件技术的发展的同时也伴随着漏洞的出现,软件漏洞的识别是软件安全研究的关键问题。随着软件规模和数量的不断增长,以及同源软件在不同指令集架构上的广泛应用,现有软件漏洞搜索技术的发展难以满足软件市场的实际需求。目前常用软件漏洞搜索的方法存在许多缺陷,例如需要软件源代码,只能检测单一指令集架构软件,使用应用范围较为狭隘的动态分析技术,或是耗费时间的语义分析技术。针对上述缺陷,需要在二进制层面来快速有效地识别软件漏洞。本文针对当前跨指令集架构二进制漏洞搜索中存在的关键问题展开两方面的研究工作。一方面提出了一种新的算法来高效地搜索跨指令架构软件中存在的漏洞,提高了现有二进制比对工具比对结果的准确率;另一方面将算法与图数据库、大数据平台相结合,提高了处理批量比对数据和维护漏洞标签库的能力。主要研究成果如下:1.提出一种多阶段搜索方法,可用于高效搜索软件中存在的已知漏洞。该方法的特点是能够支持跨指令集架构、不同编译器和编译优化级别条件下的二进制文件已知漏洞搜索。2.提出一种新的基于基本块图比对的函数匹配算法,该算法通过引入函数内部控制流程图的结构特征以及基本块内容特征进行比较,通过计算函数基本块集合间的相似度来确定函数的匹配关系。该算法的时间复杂度较传统的基本块级别的匹配算法有较大提升。3.实现了一个用于跨指令集架构已知漏洞搜索的工具CABS。该工具支持x86、MIPS、ARM三种指令架构,不同编译器和编译优化级别的二进制文件的匹配,能够高效地搜索二进制文件中存在的漏洞。实验表明,该方法能够准确地搜索软件中的Heartbleed漏洞、Linux工具中的提权漏洞以及路由器镜像中存在的后门等。

关键词：二进制比对指令集架构漏洞搜索特征匹配函数比对

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二进制代码辅助分析与管理平台的设计与实现

二进制代码辅助分析与管理平台的设计与实现

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作者：孙言斐山东大学

学位级别：硕士

随着网络安全问题的不断恶化,逆向分析人员与恶意软件之间的较量愈演愈烈。目前,逆向工作人员通过分析软件源码来破解恶意软件,依旧是维护网络安全的重要方式。逆向分析人员通过反汇编恶意软件,分析恶意软件的内部架构和工作原理,从而... 详细信息

随着网络安全问题的不断恶化,逆向分析人员与恶意软件之间的较量愈演愈烈。目前,逆向工作人员通过分析软件源码来破解恶意软件,依旧是维护网络安全的重要方式。逆向分析人员通过反汇编恶意软件,分析恶意软件的内部架构和工作原理,从而找到阻止其工作和传播的方法,通过这种工作模式来控制恶意软件所带来的不良影响。常规的逆向分析方法对工作人员的专业水平有较高的要求,同时需要花费大量的时间和精力,因此逆向分析的速度常常跟不上软件更新的速度。面对当下恶意软件层出不穷的发展势态,如何快速准确的分析新生恶意软件并找到破解方法是逆向分析人员努力追求的目标[1]。恶意软件通过不断升级来完善基本功能、躲避检测工具的追捕。升级后的版本与旧版本软件之间有着大量的相似之处,主功能函数大都是在旧版本上进行升级,少量的改变也并不会更改函数的主要功能和整体架构。如果通过反汇编软件对函数进行比对,找到两版软件中的相似函数,并将逆向分析人员对旧版本的分析成果应用到新版本上,将大大减少工作人员的重复工作任务,提高工作效率,做到在恶意软件升级初期分解剖析,在未造成大范围严重后果之前进行有效控制[2]。二进制代码辅助分析与管理平台的主要目标就是帮助用户快速找到待分析软件的变更代码段,帮助逆向人员进行软件的辅助分析。本系统基于B/S架构设计,用户可以在联网电脑上通过浏览器登陆WEB界面访问系统。系统为用户提供多款对比算法,能够帮助分析人员快速找到更改和新增的代码段。对于比对结果采用增量分析、差异分析等图表式方法进行展示,同时为用户提供比对结果的上传、迁移和下载等功能,根据已有成果为待分析软件生成合适的标注信息,实现分析成果的再利用。为用户提供API轨迹和函数轨迹调用信息,帮助逆向分析人员快速掌握软件内部的调用关系。通过上述功能,该平台帮助用户快速了解待分析软件,并为逆向工作人员处理了大量重复的分析工作。

关键词：恶意软件二进制代码分析管理标注管理函数比对

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恶意代码增量聚类及检索技术研究

恶意代码增量聚类及检索技术研究

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作者：王毅国防科学技术大学

学位级别：硕士

现今恶意代码数量呈指数趋势大量增长。利用机器学习、数据管理等手段建立自动化流水线式的恶意代码分析系统来完成对大量未知程序样本的鉴定和分析是绝大部分反病毒厂商的通用做法。作为恶意代码分析系统中的关键环节,恶意代码增量聚... 详细信息

现今恶意代码数量呈指数趋势大量增长。利用机器学习、数据管理等手段建立自动化流水线式的恶意代码分析系统来完成对大量未知程序样本的鉴定和分析是绝大部分反病毒厂商的通用做法。作为恶意代码分析系统中的关键环节,恶意代码增量聚类及检索技术的研究在实际应用中具有相当重要的意义。本文以恶意代码分析的实际应用需求为导向,真实恶意代码数据为基础,展开了一系列研究工作。主要成果有:(1)本文系统地探讨了恶意代码聚类算法中的特征选取问题,并对结合多特征进行聚类的情形也进行了讨论。用于聚类分析的常用特征分别具有不同的优势和不足,而多特征结合能在一定程度上使不同特征互补。实验数据显示多特征结合能够得到比单一特征更好的聚类结果。(2)本文设计并实现了恶意代码增量聚类算法GLIC。该算法将网格密度聚类分析与线性判别分析相结合,一方面能够有效地对高维样本进行降维,另一方面能够实时地对已有的恶意代码聚类结果进行更新。同时,基于实际恶意代码数据的实验结果表明该算法具有占有内存小、时间效率高等优点。(3)本文提出了恶意代码函数比对算法C2FM,以实现基于恶意代码聚类结果的恶意代码检索。该算法利用函数控制流程图和函数调用图协同完成不同样本间的函数比对,避免了对所有函数对进行相似度计算,提升了总体的函数比对效率。实验部分与匈牙利算法的比较反映该算法具有较好的时间效率并且其匹配准确度能够达到93%以上。

关键词：恶意代码特征选取增量聚类检索技术函数比对

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