基于程序分析与测试的二进制软件漏洞挖掘技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61702540
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    27.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0205.网络与系统安全
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

As software size increases and functionality increases, software vulnerabilities are unavoidable and bring serious threats and tests to to the reliability and security of information systems.Against the low efficiency of current software vulnerabilities detection and the limited types of software vulnerabilities detected, this project studies a vulnerability detection method combined with program analysis and testing. Based on the translation of binary code to LLVM IR intermediate code, it first uses data flow analysis and abstract interpretation to locate the suspicious vulnerability on intermediate code; and then backward slices the intermediate code based on suspicious vulnerabilities, deletes the code which are not related to the suspicious vulnerability points to reduce the pressure of symbolic execution and fuzzing test; finally, the backward symbolic execution based on call graph and the vulnerability guided fuzzing test are used to verify the suspicious vulnerabilities. The research results of this project will enrich the theory and method of vulnerabilities detection, improve the efficiency of vulnerabilities detection and promote the security of cyberspace.
随着软件规模增大和功能增多,软件存在安全漏洞不可避免,给信息系统的可靠性和安全性带来严峻的威胁和考验。针对当前软件漏洞挖掘效率低,可挖掘的漏洞种类有限等问题,本项目研究一种程序分析与测试相结合的漏洞挖掘方法。在将二进制代码转换为LLVM IR中间代码的基础上,首先利用数据流分析和抽象解释在中间代码上对可疑漏洞进行初定位;然后在中间代码上根据可疑漏洞进行后向切片,删除与可疑漏洞点不相关的代码,减轻符号执行和模糊测试的压力;最后,利用基于调用图的逆向符号执行方法和漏洞导向的模糊测试方法对可疑漏洞进行验证。本项目的研究成果将丰富漏洞挖掘的理论和方法,提升漏洞挖掘效率,促进网络空间安全。

结项摘要

针对当前软件漏洞挖掘面对的主要问题,项目把程序分析与测试相结合,取长补短,提高漏洞挖掘的效率。项目从基于数据流分析和抽象解释的静态漏洞挖掘方法、面向漏洞的程序切片技术、基于调用图的逆向符号执行和基于漏洞导向的模糊测试技术等方面开展研究。通过研究给出了基于数据流分析的UAF和DF漏洞检测算法,用于漏洞的初定位;通过研究面向漏洞的程序切片技术,发现其能不同程度的减少漏洞不相关代码,减轻程序测试的压力;基于调用图的逆向符号执行技术可以利用较小的计算量排除误报的漏洞;通过研究漏洞导向的模糊测试技术,给出了漏洞导向模糊测试的算法和实现思路,验证了其有效性。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A Pattern-Based Software Testing Framework for Exploitability Evaluation of Metadata Corruption Vulnerabilities
基于模式的软件测试框架,用于元数据损坏漏洞的可利用性评估
  • DOI:
    10.1155/2020/8883746
  • 发表时间:
    2020-09
  • 期刊:
    Scientific Programming
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Deng Fenglei;Wang Jian;Zhang Bin;Feng Chao;Jiang Zhiyuan;Su Yunfei
  • 通讯作者:
    Su Yunfei
Automated Data-Processing Function Identification Using Deep Neural Network
使用深度神经网络自动数据处理功能识别
  • DOI:
    10.1109/access.2020.2981537
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Kuang Hongyu;Wang Jian;Li Ruilin;Feng Chao;Zhang Xing
  • 通讯作者:
    Zhang Xing
Movable Platform-Based Topology Detection for a Geographic Routing Wireless Sensor Network
基于移动平台的地理路由无线传感器网络拓扑检测
  • DOI:
    10.3390/s20133726
  • 发表时间:
    2020-07
  • 期刊:
    Sensors
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Li Runzhi;Wang Jian;Chen Jiongyi
  • 通讯作者:
    Chen Jiongyi
结构状态覆盖导向的灰盒模糊测试技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    西安电子科技大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘华渊;苏云飞;李瑞林;唐朝京
  • 通讯作者:
    唐朝京

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其他文献

其他文献

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相似海外基金

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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

        graph TD
          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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