基于串匹配的源码抄袭检测技术研究

研究了基于字符串比较的代码抄袭检测技术,探讨了程序代码复制检测技术中代码预处理、标记串的生成及字符串比较等个关键问题.     

基于目标代码的格式串漏洞检测模型研究

当前有关格式串漏洞的检测技术大多局限于源代码层次,针对二进制文件的研究较少。以格式串栈指针和参数栈指针为切入点,分析研究了格式串漏洞的攻击原理,在目标代码的层次提出了一种新的格式串漏洞检测技术,给出了构造攻击代码的具体方法,重点研究了不同系统中攻击代码的构建过程,最后结合实例对检测方法进行了验证。通过与实例源代码的比较,充分证明了检测方法的有效性,具有重要的应用价值。     

基于Token编辑距离检测克隆代码

针对当前Type-3克隆代码检测工具较少、效率偏低等问题,提出了一种基于Token的能有效检测Type-3克隆代码的检测方法。该方法同时能有效检测Type-1和Type-2克隆代码。首先将源代码Token化得到特定代码粒度的Token串,其次将所有Token串的定长子串进行映射,在对映射信息进行查询的基础上,利用编辑距离算法确定克隆对,然后通过并查集算法快速构建克隆群,最终反馈克隆代码信息。实现了原型工具FClones,利用基于代码突变的框架对工具进行了评价,并与领域内较优秀的两款工具NiCad及SimCad进行了对比。实验结果表明,FClones在检测三类克隆代码时查全率均不低于95%,查准率均不低于98%,能更好地检测Type-3克隆代码。     

基于代码克隆检测的操作系统脆弱性分析方法

基于代码克隆检测技术进行软件脆弱性检测,是软件脆弱性静态分析中的一个重要方向.目前,已有软件脆弱性检测工具在面向大规模代码集的脆弱性检测方面存在不足,且缺乏针对操作系统脆弱性的优化.为此,基于代码克隆检测技术,提出了一种操作系统脆弱性检测方法.首先在一般的"代码表征—提取特征—特征比对"检测流程的基础上,加入了基于操作系统软件包类型和函数代码规模的预筛选机制,在进行代码表征之前排除大部分无关代码.其次选择函数基本信息、符号序列和控制流路径三个角度提取代码特征,逐级比较脆弱代码和待测代码的相似度.最后从公开脆弱性数据库获取脆弱样本,对典型开源操作系统进行了实验,结果显示预筛选能够有效缩减实验对象的代码规模,而检测结果的平均精确度达到了84％.     

基于深度聚类的开源软件漏洞检测方法

针对开源软件漏洞,提出一种基于深度聚类算法的软件源代码漏洞检测方法。该方法利用代码图模型构造开源软件代码属性图,遍历得到关键代码节点并提取出应用程序编程接口（API）序列,将其嵌入向量空间,以关键代码为中心进行聚类,根据聚类结果计算每个函数的异常值,生成检测报告并匹配漏洞库,从而检测出源代码中的漏洞。实验结果表明,该方法能够定位开源软件中漏洞所在的关键代码段并检测出相应漏洞。     

程序代码抄袭检测中串匹配算法的研究

为了保证程序设计课程实践教学质量,避免学生抄袭,可以检测学生的源程序,代码的相似度是抄袭检测的关键技术。文章介绍了一种串匹配算法——GST算法,包括GST算法的核心思想以及伪代码实现。     

挖掘软件源代码的代码注释自动生成方法

针对大多数软件代码注释数量少、质量低的问题,提出了一种自动生成代码注释的方法。利用Nicad检测出克隆代码,提取出这些代码以及相应的注释,对代码和注释分别进行精简优化,将注释与代码匹配映射,为代码自动生成注释。对5款软件中的代码注释进行手动验证并评估注释结果,实验结果发现28%的代码注释是良好的,同时将注释报告给5位专家,专家评估结果为两款软件的代码注释为良好。实验结果及用户调研表明,该方法对于自动生成代码注释是可行、有效的。     

软件安全漏洞自动化识别原理评析

本文通过分析软件代码安全检测工作原理和市场上已广泛使用的工具,为希望借助软件代码安全检测工具,提升发现软件代码安全漏洞,进而提升软件代码安全质量提高帮助。     

浅谈软件安全漏洞的自动化识别技术

本文通过分析软件代码安全检测工作原理和市场上已广泛使用的工具,为希望借助软件代码安全检测工具,提升发现软件代码安全漏洞,进而提升软件代码安全质量提高帮助。     

克隆分析系统及其在静态分析中的应用

代码克隆分析已经被广泛应用,可用于判断源代码是否存在抄袭,是否违反开源代码使用规则等.该种检测主要用于对源代码的抄袭判断,属于静态检测范围.考虑到检测过程是使用大量样本或以开源代码为主形成的数据库,因此可以构建一个以缺陷代码为主的样本集,适用于检测其它软件代码的安全性.本文将通过构造一定的测试样本,验证该方法的可行性和优越性.     

一种基于Native层的Android恶意代码检测机制

Android现有的恶意代码检测机制主要是针对bytecode层代码，这意味着嵌入Native层的恶意代码不能被检测，最新研究表明86%的热门Android应用都包含Native层代码。为了解决该问题，本文提出一种基于Native层的Android恶意代码检测机制，将smali代码和so文件转换为汇编代码，生成控制流图并对其进行优化，通过子图同构方法与恶意软件库进行对比,计算相似度值，并且与给定阈值进行比较，以此来判断待测软件是否包含恶意代码。实验结果表明，跟其他方法相比，该方法可以检测出Native层恶意代码而且具有较高的正确率和检测率。     

类间结构型代码味道自动检测的研究

软件重构是改造软件遗留系统、软件重用的重要手段。代码味道用于描述软件设计缺陷，检测代码味道是软件重构的重要步骤。按照代码味道的特征给代码味道分类，对引发重构的主要缺陷――类之间结构型代码味道，给出了自动化检测的原理，设计和实现了一个检测工具。     

一种基于特征矩阵的软件脆弱性代码克隆检测方法

提出了一种基于特征矩阵的软件代码克隆检测方法.在此基础上,实现了针对多类脆弱性的检测模型.基于对脆弱代码的语法和语义特征分析,从语法分析树抽取特定的关键节点类型描述不同的脆弱性类型,将4种基本克隆类型细化拓展到更多类,通过遍历代码片段对应的语法分析树中关键节点的数量,构造对应的特征矩阵.从公开漏洞数据库中抽取部分实例作为基本知识库,通过对代码进行基于多种克隆类型的聚类计算,达到了从被测软件代码中检测脆弱代码的目的.与基于单一特征向量的检测方法相比,对脆弱性特征的描述更加精确,更具有针对性,并且弥补了形式化检测方法在脆弱性类型覆盖能力上的不足.在对android-kernel代码的测试中发现了9个脆弱性.对不同规模软件代码的测试结果表明,该方法的时间开销和被测代码规模成线性关系.     

基于代码克隆检测的代码来源分析方法

随着软件生态系统和开源社区的发展,代码常在多个软件系统中复制、传播和演化,给软件系统带来了软件质量的不确定性和风险,因此,高效地查找软件系统代码可能的来源是当前研究的热点之一。提出一种基于代码克隆检测的代码来源分析方法,将目标软件代码以方法为单位切割为代码片段,转换为词袋后,在大规模代码资源库中进行并行化代码克隆检测,从而实现方法粒度的代码来源分析。基于该方法,设计并实现了一个代码来源分析工具。该工具能自动分析被测软件项目代码与代码资源库中多个项目以及版本之间的可能来源。实验结果表明,该系统能够有效地找出目标项目在大规模代码库中的代码来源信息,辅助软件维护人员理解和维护代码。     

TMS320C6711 McBSP通信的设计与实现

在介绍TMS320C6711多信道缓冲串口（McBSP）和RS-232串口的基础上，搭建了TMS320C6711与RS-232串口间通信的硬件系统，并给出了在中断方式下利用McBSP串口进行通信的软件代码。     

处理无故自动打印问题

单位某部门的网络打印机最近发生无故自动打印现象,打印内容都是一串代码。经排查,一用户使用代理服务器搜索软件在公司局域网内进行代理扫描,打印内容正是代理服务器搜索软件进行测试的内容。     

病毒僵尸小知识

所谓魔高一尺,道高一丈,无论何时何地病毒一露面,便有大批杀毒软件显身手。但是病毒技术发展很快.编制也越来越巧妙,部分杀毒软件由于对WINDOWS底层技术不能彻底剖析,对WINDOWS的PE格式文件了解不深,面对过滤检查出来的病毒特征代码串,无法断定是不是同时也是正常文件的源代码,因此不敢贸然下手痛斩之,只是将代码串中的头几个字节去掉。经过这样处理的病毒,无毒头已经失去了病毒活性,但仍有毒身残余在程序之中,因此被形象地称为“病毒僵尸”。这种杀毒方法虽然不能彻底清除病毒代码,但符合“改动代码最少”的安全原则。 病毒僵尸不同于病毒,它已经失去了复制、感染和破坏能力,是无害的病毒残余代码。但是含有“病毒僵尸”的软件     

大规模代码克隆的检测方法

代码克隆检测在剽窃检测、版权侵犯调查、软件演化分析、代码压缩、错误检测,以及寻找bug,发现复用模式等方面有重要作用。现有的代码克隆检测工具算法复杂,或需要消耗大量的计算资源,不适用于规模巨大的代码数据。为了能够在大规模的数据上检测代码克隆,提出了一种新的代码克隆检测算法。该算法结合数据消重中的基于内容可变长度分块（content-defined chunking,CDC）思想和网页查重中的Simhash算法思想,采用了对代码先分块处理再模糊匹配的方法。在一个包含多种开源项目,超过5亿个代码文件,共约10 TB代码内容的数据源上,实现了该算法。通过实验,比较了不同分块长度对代码克隆检测率和所需要时间的影响,验证了新算法可以运用于大规模代码克隆检测,并且能够检测出一些级别3的克隆代码,达到了较高的准确率。     

卓越的静态代码检测工具PC__Lint

PC__Lint是一个功能非常强劲的CC++静态代码检测工具，它不但能够检测出代码中的语法错误，还可以有效地提出许多代码在空间利用，运行效率上的改进点，在很多专业级的软件公司，比如Microsoft、Bonand等，Pc-Lint检查无错误无告警是代码要过的第一关，业界实践表明，通过使用PC__Lint，可以比较明显地提高软件的质量和开发速度。     

基于不透明谓词的软件抗动态逆向分析研究

传统的不透明谓词对谓词内部逻辑结构进行复杂化,难以有效应对软件的动态逆向分析。通过插入运行环境检测代码并将检测结果返回给不透明谓词,动态选择分支路径使软件仅在安全环境下运行被保护代码,防止代码被动态分析。引入一般和关键节点概念,提高谓词内部逻辑结构的复杂度并使用形式化方法进行描述。实验证明,成功检测出虚拟机和调试器并避开了受保护代码;在静态指令统计上与使用变形隐匿的方法对比,具有更好的隐匿效果。