检索结果-南通市图书馆

计算机工程 2023年第6期49卷 24-33页

作者：张利群潘祖烈黄晖王瑞鹏李阳国防科技大学电子对抗学院合肥230037 网络空间安全态势感知与评估安徽省重点实验室合肥230037

Tcache Poisoning是面向堆管理机制的一种堆漏洞利用方法,现有的堆漏洞自动验证工作未考虑Tcache带来的影响,无法适用于高版本Glibc堆漏洞自动验证。分析Tcache机制以及Tcache Poisoning验证方法的原理,提出一种基于符号执行的Tcache Po... 详细信息

Tcache Poisoning是面向堆管理机制的一种堆漏洞利用方法,现有的堆漏洞自动验证工作未考虑Tcache带来的影响,无法适用于高版本Glibc堆漏洞自动验证。分析Tcache机制以及Tcache Poisoning验证方法的原理,提出一种基于符号执行的Tcache Poisoning堆漏洞自动验证方法。定义多元组对堆块的状态进行形式化描述,通过对关键API函数的挂钩,在程序运行过程中收集堆块的状态信息,并引入符号变元将外部输入数据符号化,实现关键信息的获取。通过状态监控检测堆漏洞触发,依据Tcache Poisoning堆漏洞自动验证模型,逐步生成Tcache Poisoning攻击约束和攻击载荷约束,最后通过约束求解生成漏洞验证代码。基于S2E符号执行平台实现自动验证系统TPAEG,并对10个测试程序进行测试,其中在Tcache Poisoning方法的7个测试程序中有5个生成了验证代码。实验结果表明,TPAEG可有效地检测堆溢出漏洞和释放后重用漏洞,并能够针对符合Tcache Poisoning攻击特征的场景实现自动验证,完成控制流的劫持并生成验证代码。

关键词：堆漏洞 Tcache Poisoning方法符号执行漏洞自动验证约束构建

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基于符号执行的堆溢出fastbin攻击检测方法

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计算机工程 2020年第10期46卷 151-158页

作者：张超潘祖烈樊靖国防科技大学电子对抗学院合肥230037 北海舰队山东青岛266000

为弥补当前软件漏洞自动检测系统无法对含堆溢出漏洞的程序进行自动检测的缺陷,提出一种Linux平台下面向堆溢出的fastbin攻击的自动检测方法。基于已有的fastbin攻击实例,利用fastbin攻击特征,建立fastbin攻击检测模型,并基于该模型给... 详细信息

为弥补当前软件漏洞自动检测系统无法对含堆溢出漏洞的程序进行自动检测的缺陷,提出一种Linux平台下面向堆溢出的fastbin攻击的自动检测方法。基于已有的fastbin攻击实例,利用fastbin攻击特征,建立fastbin攻击检测模型,并基于该模型给出一种fastbin攻击检测方法。运用污点分析和符号执行技术,通过监控符号数据到达漏洞触发点的关键信息构建路径约束以及触发fastbin攻击的数据约束,基于对约束的求解,判断程序是否存在fastbin攻击的可能,并生成测试用例。实验结果表明,面向堆溢出的fastbin攻击检测方法能够实现对fastbin攻击的准确检测。

关键词：堆溢出 fastbin攻击符号执行污点分析约束构建

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基于混合分析的Java反序列化漏洞检测方法

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计算机工程 2023年第12期49卷 136-145页

作者：郑鹏沙乐天南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210003

随着Java的类库越来越多,反序列化漏洞的类型和数量都急剧上升。Java反序列化漏洞中存在利用链,攻击者通常将其与任意命令漏洞结合控制服务器。人工检测反序列化链需要花费大量的精力,且依赖代码审计人员的专业知识。基于符号执行和污... 详细信息

随着Java的类库越来越多,反序列化漏洞的类型和数量都急剧上升。Java反序列化漏洞中存在利用链,攻击者通常将其与任意命令漏洞结合控制服务器。人工检测反序列化链需要花费大量的精力,且依赖代码审计人员的专业知识。基于符号执行和污点分析提出一种自动检测方法,实现调用链检测工具Taint Gadget。通过解析字节码收集继承信息、传参信息和调用信息进行污点标记,筛选出入口函数和危险函数以生成控制流图。基于反序列化漏洞的传播特征并结合符号执行技术扩展控制流图,定义污点传播规则,对污染传播的显示流路径和隐式流路径进行约束,记录传播过程中调用链的类和敏感变量,通过动态的方法还原污染路径并进行验证。方法的实现基于ASM、Neo4j、Z3等工具,包括污点标记模块、污点传播模块和污点验证模块。在ysoserial数据集上的实验结果表明,Taint Gadget的静态命中率和运行时间分别为70.3%和78.4 s,动态命中率和运行时间分别为90.6%和20.8 s,相对T-Gadget Inspector和Gadget Inspector有效提高了静态和动态命中率,缩短了动态运行时间。

关键词：污点分析 Java反序列化漏洞静态分析动态验证符号执行约束构建

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基于样本对和三元组的度量学习算法研究

基于样本对和三元组的度量学习算法研究

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作者：王鑫山西大学

学位级别：硕士

随着信息化时代的到来,网络技术逐步提高,机器学习作为科学计算的重要分支,在人工智能领域取得了极大发展,其中度量学习由于可以更好的得到样本间相似性关系成为机器学习的一个热门研究领域。度量学习可以在样本中自适应地学习度量完成... 详细信息

随着信息化时代的到来,网络技术逐步提高,机器学习作为科学计算的重要分支,在人工智能领域取得了极大发展,其中度量学习由于可以更好的得到样本间相似性关系成为机器学习的一个热门研究领域。度量学习可以在样本中自适应地学习度量完成特定任务,它不仅可以提高算法性能,如K-means、K近邻、SVM等算法,同时被广泛应用于多个领域,如图像检索,目标检测,人脸识别等。因此,度量学习有一定的理论价值与研究意义。本文以“基于样本对和三元组的度量学习算法研究”为题展开研究,对度量学习的研究背景,研究现状及经典度量学习算法等进行了相关阐述。针对关于马氏距离度量学习如何构建损失函数及如何构建有效约束以至提高算法性能,进行了如下研究:(1)基于二元组约束的度量学习大都通过引入松弛变量扩大可行域。度量学习算法普遍从微观角度为每个约束建立松弛变量,当松弛变量取值较大时影响模型产生偏移,导致算法泛化性能变差。针对这一问题,本文提出了基于全局松弛变量的度量学习算法。该算法从宏观角度分别为相似样本集和不相似样本集建立松弛变量。将提出算法与代表性度量学习算法进行比较,实验结果表明该算法在一定程度上说明从宏观角度考虑松弛变量可以提高算法的分类性能。(2)基于三元组约束的度量学习是一类重要的度量学习算法。三元组约束不仅考虑类内样本间的相似性关系,同时考虑类间样本。大多数三元组基于先验知识构建,对算法性能有一定影响。针对这一问题,本文提出了对抗样本三元组约束的度量学习算法。该算法借鉴对抗训练的思想,在原始样本附近学习对抗样本以构造对抗三元组约束进行训练。实验结果表明,该算法既克服了已有固定约束方法受先验知识影响大的问题且在一定程度上说明区分更加难以区分的三元组约束能够提升算法的性能。本文在基于马氏距离的度量学习上分别提出了基于全局松弛变量的度量学习算法和对抗样本三元组约束的度量学习算法,实验结果表明提出算法的优越性。

关键词：度量学习约束构建马氏距离对抗训练

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