基于动态测试用例生成的二进制软件缺陷自动发掘技术研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61103193
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    24.0万
  • 负责人：
    李根
  • 依托单位：
    中国人民解放军国防科技大学
  • 学科分类：
    F0205.网络与系统安全
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

随着软件系统规模及复杂度与日俱增，即便经过前期严格的源码审计和测试，成品二进制软件中仍然存在无法回避的大量软件缺陷，严重威胁系统安全。直接面向最终二进制软件进行跨语言边界、跨组件的深度缺陷发掘，能够更有效找出软件中更隐蔽、更深层次的缺陷。然而，已有二进制软件测试与缺陷发掘方法尚无法满足高效、全面、低误报、跨指令集（ISA）平台等缺陷发掘需求。本课题重点研究在无需源码情况下，如何直接对大型二进制软件进行动态自动化测试，全面发掘其中缺陷。以建立高效、精确、全面且具有ISA重定向能力的基于动态测试用例生成的缺陷发掘系统为目的，在程序分支路径动态覆盖技术、基于虚拟化的精确数据追踪与调试技术、完备的路径可达约束收集及其自动化判定理论、缺陷发掘的性能优化技术以及发现缺陷后的自动确认与分类技术等方面进行了深入的研究。最终，形成一套高效、自动、全面、低误报的二进制软件缺陷发掘系统及其相关理论。

结项摘要

本项目面向二进制软件预发布测试,按照计划完成了全部研究工作,并对研究内容进行了扩展。针对二进制软件跨语言、跨组件进行缺陷发掘困难的问题,研究了基于动态测试用例生成的二进制软件缺陷自动发掘技术。项目首先重点研究了面向二进制程序分析的 虚拟运行环境仿真技术,设计并实现了一套基于虚拟机机制的新型软件动态控制框架与分 析方法,采用面向领域脚本语言(DSL)方式,构建了相应的动态执行控制模型与动态数 据捕捉模型,大大降低了动态程序分析难度,加快了分析速度。基于该虚拟动态控制框架 与分析方法,展开了对程序动态行为分析与精确动态测试用例生成的相关技术研究。之后, 基于已有元指令设计经验,针对现有元指令设计无法有效支撑符号化条件约束优化的问题, 引入了多种新型位向量操作,提出并设计了面向符号化约束优化的新型元指令体系结构。 同时,针对目前元指令映射粒度不细的问题,提出了体系结构级元指令映射方法与模型, 该方法将指令动作与 CPU 具体体系结构实现相关联,使得动态测试用例生成过程,可以有 效发现指令执行内部的如 CPU 保护异常等更细粒度的软件缺陷。提出完备的路径约束判定 理论,在该理论指导下,通过突破全局平面内存模型的信息保存与获取技术与精确符号化 指针范围分析技术,结合完备路径可达约束分析,使得动态测试用例对路径探索过程中的 指针缺陷发掘效率大幅提高。由于目前实际软件均为多线程程序,软件缺陷确认与定位容 易因多线程异步执行导致指令流乱序,缺陷点难以定位。项目引入确定性并行技术,提出 了多个优化技术,使得在对系统效率影响不大的情况下,保证了动态执行过程与确定缺陷 回放,从而稳定定位缺陷。. 项目研究期间,发表学术论文 41 篇,其中 SCI 检索 10 篇,EI 检索 26 篇,其中在 PPoPP 等顶级会议发表的相关研究,在国际学术领域引起关注;相关研究获军队科技进步一等奖 1 项;已公示专利 4 项;培养毕业博士生 2 人硕士 3 人。项目相关技术发掘最新的 UltraVNC 客户端软件缺陷多处,已提交相关部门。本项目提出的基于动态测试用例生成的二进制软 件缺陷自动发掘技术,大大提高了软件动态自动化缺陷发掘的精确度与效率,形成一套高 效、自动、全面、低误报的二进制软件缺陷发掘系统及其相关理论,对我国信息系统安全 防御、测试与缺陷发现有重大意义。

项目成果

期刊论文数量（15）
专著数量（0）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（27）
专利数量（0）
一个高性能Key-Value数据库XDB的设计与实现
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    计算机工程与科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    胡昊;卢凯;李根;王小平
  • 通讯作者：
    王小平
DRDet: Efficiently Making Data Races Deterministic
DRDet：有效地使数据竞争具有确定性
  • DOI：
    10.1587/transinf.2014edp7067
  • 发表时间：
    2014-10
  • 期刊：
    IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems
  • 影响因子：
    0.7
  • 作者：
    Chen Chen;Kai Lu;Xiaoping Wang;Xu Zhou;Zhendong Wa
  • 通讯作者：
    Zhendong Wa
功耗管理透明虚拟化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    计算机工程与科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘勇燕;刘勇鹏;卢凯
  • 通讯作者：
    卢凯
Iaso: an autonomous fault-tolerant management system for supercomputers
Iaso：超级计算机的自主容错管理系统
  • DOI：
    10.1007/s11704-014-3503-1
  • 发表时间：
    2014-06
  • 期刊：
    Frontiers of Computer Science
  • 影响因子：
    4.2
  • 作者：
    Lu, Kai;Wang, Xiaoping;Li, Gen;Wang, Ruibo;Chi, Wanqing;Liu, Yongpeng;Tang, Hongwei;Feng, Hua;Gao, Yinghui
  • 通讯作者：
    Gao, Yinghui

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其他文献

Solubility of Ionic Liquid [Bmim]Ac in Supercritical CO2 Containing Different Cosolvents
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  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
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    2020
  • 期刊：
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    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
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  • 作者：
    黄萌;程思;李嘉琪;李根;杨扬;胡锋;李辉信;武俊
  • 通讯作者：
    武俊

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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