编译支持的多变体融合执行设计与实现

多变体执行是由异构冗余变体并行执行来检测攻击的一种技术。作为一种主动防御技术,多变体执行(multi-variant execution,MVX)通过并行运行的异构执行体之间一致性检查发现攻击行为。相较于补丁式的被动防御,MVX可在不依赖攻击特征信息的情况下防御已知漏洞乃至未知漏洞威胁,在网络安全领域具有广泛的应用前景。然而该技术在实际部署中,由于多变体执行架构的边界不清晰,将随机数、进程PID号等被动地纳入到了表决范围,从而产生误报,导致多变体执行无法兼容更多的软件系统。本文分析了多变体执行假阳问题产生的原因,提出I-MVX,一种编译支持的多变体融合执行架构,包括多变体同步编程框架和运行时同步模块。I-MVX通过添加少量编译指示,在编译阶段对程序内部引起假阳性问题的代码和变量进行插桩标识,在运行时由监视器对变体进程内部和外部的变量及资源进行同步处理,消除多变体执行中的误报。本文基于LLVM/Clang编译器和Linux内核加载模块设计实现了I-MVX的编译器和同步监视器。性能实验评估显示,I-MVX在SPEC 2006基准测试集和tinyhttpd测试程序下引入的平均开销分别为2.13%和13.2%。多变体融合执行架构能够以少量的性能损耗为代价有效解决多变体执行中的假阳问题,提升多变体执行的可用性。基于真实CVE漏洞的安全性测试表明,I-MVX在保证多变体执行安全防御有效性基础上提升了多变体执行的兼容性。     

基于多变体的控制软件异构冗余与动态重构技术研究

针对控制软件的防篡改问题,从工控安全角度出发,提出了一种利用多变体技术和虚拟化技术构建控制软件动态目标防御体系的新方法;通过多变体的异构冗余、动态重构和多模表决实现了软件层面的主动防御和安全态势感知,通过虚拟化技术实现了多变体执行环境的快速构建;着重介绍了技术路线、系统架构、动态重构策略、表决算法和同步机制;研究结果表明,该技术在提高控制系统可靠性的同时,使其具备了较强的主动安全防御能力。     

MVX-CFI:一种实用的软件安全主动防御架构

软件安全是网络空间安全中最重要的环节。早期的软件安全解决方案大多是发现安全威胁后再逐一解决的被动防御方案。为了有效应对各类安全威胁,防御方法逐渐从被动过渡到主动。在众多的主动防御方法中,从系统执行架构角度出发构建内生防御能力的软件多变体执行架构技术受到了广泛关注,它通过异构、冗余执行体之间的相对正确性检查发现攻击行为,不依赖于具体安全威胁的特征检测,可实时检测并防御大多数已知、甚至未知安全威胁。然而,该方法面向实际应用部署存在较大的性能瓶颈。控制流完整性（CFI）是一种理想的安全解决方案,但由于其性能损失和兼容性问题也未被广泛采用。本文将两者有效结合提出一种基于多变体执行架构的CFI （MVX-CFI）。MVX-CFI是一种基于执行架构的、动态、透明的CFI实施方法,它能够有效捕获软件整个运行时控制流的走向并发现由攻击等恶意行为引起的非法路径转移。MVX-CFI通过MVX可形式化验证的高可信表决机制在运行时动态建立描述应用程序高频执行路径的控制流子图（Sub-CFG）,并作为检测模型正向反馈到MVX用于辅助检测,减少了传统MVX大量重复的表决工作,提高了MVX的执行性能。Sub-CFG具有在线分离软件执行过程中高频路径和低频路径的能力,这一特性为软件预置后门的检测提供了一种思路。实验评估表明,本文的改进方法提高了原架构的执行效率,同时保证了在安全防御方面的有效性。     

CON-MVX：一种基于容器技术的多变体执行系统

多变体执行是一种网络安全防御技术,其利用软件多样性生成等价异构的执行体,将程序输入分发至多个执行体并行执行,通过监控和比较执行体的状态来达到攻击检测的目的。相较于传统的补丁式被动防御技术,多变体执行不依赖于具体的攻击威胁特征进行分析,而是通过构建系统的内生安全能力来对大多数已知、甚至未知的漏洞做出有效防御。近年来,多变体执行技术在不断改进和完善,但是误报问题是制约其发展的主要因素。本文针对多变体执行产生误报的原因进行了详细分析,并在此基础上提出利用容器技术实现多变体执行系统在解决误报问题上的优势。为提升多变体执行技术的可用性,本文设计并实现了一种基于容器技术的多变体执行系统CON-MVX,有效解决传统多变体执行系统的误报问题。CON-MVX利用多个经过运行时随机化技术构建的异构容器作为执行体,使用可重构的模块化组件和独立的容器管理工具对容器执行体进行编排管理,建立进程间监控器CGMon,在内核层级实现对多个执行体的输入同步和输出裁决。同时,为满足与客户端良好交互性,建立中继端口策略,保证系统运行状态的正常反馈。实验结果表明,CON-MVX在保证安全能力的前提下,能有效降低多变体执行系统的误报率,在双冗余度执行条件下使用SPEC CPU 2006测试集测试时,系统带来的平均额外性能损耗不超过15%。     

编译支持的多线程程序多变体执行方法

多变体执行（multi-variant execution,MVX）是目前最流行的主动防御技术之一。理想情况下,当未受到攻击时,多变体执行架构提供正常的程序功能。但不幸的是,当多线程程序在多变体执行架构下运行时,由于各个程序变体中共享资源操作的线程执行顺序不一致,不同变体将会产生状态不一致,从而产生攻击误报,该问题导致了多线程程序难以以多变体执行方式运行。基于多变体执行环境,提出了一种编译支持的多线程程序对共享资源操作的同步编译模型,该模型以共享资源操作为同步点,分析确定多线程程序中对共享资源的操作时机和操作方式,保证各程序变体在运行时多线程对共享资源操作的一致性,从而消除了由此而引起的攻击误报。以LLVM 12.0编译框架为基础,设计实现了基于该同步编译模型的原型系统,并对该原型系统进行了仿真实验测试。实验结果显示,经过原型系统处理的多线程程序在多变体执行架构中的误报率显著降低,表明该同步编译模型作为一种通用性的方法,可有效消除多线程程序在多变体执行架构下运行时的攻击误报,提高了多变体执行的可用性。     

面向进程多变体软件系统的攻击面定性建模分析

攻击面是衡量软件系统安全性的一个重要指标,采用攻击面描述可以通过集合的方式描述软件系统的安全性并对其进行度量。一般的攻击面模型基于I/O自动机模型对软件系统进行建模,其一般采用非冗余的架构,难以应用于类似多变体系统这类异构冗余的系统架构。Manadhatad等提出了一种在非相似余度系统中进行攻击面度量的方式,但其采用的系统架构表决粒度和表决方式与多变体系统不同,无法准确度量多变体系统的攻击面。因此,在传统攻击面模型基础上,结合多变体系统异构冗余架构的特点,对传统攻击面模型进行扩展,并构建多变体系统的攻击面模型;使用形式化方式表示多变体系统的攻击面,根据多变体系统在系统出口点处的表决机制对传统攻击面模型进行改进,以使其能解释多变体系统攻击面缩小的现象,通过该建模方式,能够说明采用多变体架构的多变体系统在运行过程中攻击面的变化。采用了两组多变体执行架构的软件系统进行实例分析,分别通过与未采用多变体架构的功能相同的软件系统在未受攻击和遭受攻击两种情境下进行攻击面的对比分析,体现多变体系统在攻击面上的变化。结合攻击面理论与多变体执行系统的特点提出了一种面向多变体执行系统的攻击面建模方法,目前可以定性分析多变体执行系统攻击面的变化,未来将在定量分析多变体执行系统攻击面的方向继续进行深入研究。     

多变体执行误报问题分析与解决方法综述

从安全角度出发,多变体执行（multi-variant execution,MVX）被广泛应用于网络安全防御,但多变体执行存在一个共性问题：即各路执行体向裁决器返回内容时,合路产生的误报难以解决。排除机器环境等客观因素,产生误报是因为表决器收到合路信息后开始对非一致变量作安全判断,除真实攻击造成的非一致变量外,还夹杂着正常系统运行产生的非一致变量（如内存描述符、端口号、随机数、代码及进程内的线程调用顺序）,从而造成表决器误判,影响多变体系统正常运行。如果能降低多变体执行的误报率,则可以有效地提高系统效率及防御能力。对近年来多变体执行的类型进行归类,并对多变体执行产生的误报问题及解决策略进行归纳总结,分析多变体执行产生裁决误报的原因,选择Pina算法进行同步的策略、编译器模块插桩的策略、缩小表决边界的策略,对三种方案在特定应用场景下进行实验分析,分析每个方法的功能及性能,指出各自策略的优点及缺点。最后讨论现有多变体执行现有技术未解决的难点和未来的研究方向。     

基于动态异构冗余机制的路由器拟态防御体系结构

路由器作为网络空间的基础核心要素,其安全性能对网络安全具有决定性意义。但由于它的封闭性、专用性和复杂性,导致其存在的漏洞更多,后门隐藏更深。目前对路由器的安全防御手段均为被动式“补漏洞、堵后门”的“亡羊补牢”式的防御,不仅防御滞后更无法应对未知的安全威胁。本文基于拟态防御技术,在路由器体系架构上引入异构冗余功能执行体,通过动态调度机制,随机选择多个异构执行体工作,在相同外部激励的情况下,通过比对多个异构功能执行体的输出结果,对功能执行体进行异常检测,实现路由系统的主动防御。实验结果表明,该架构可以明显提升攻击链中每一步攻击的实施难度,增加攻击成本,并能抵御基于未知漏洞与后门的攻击。     

基于演化博弈的NFV拟态防御架构动态调度策略

构建网络功能虚拟化（NFV）拟态防御架构能够打破防御滞后于攻击的攻防不对等格局,其中动态调度策略是关键实现技术。然而,现有拟态防御架构中的动态调度策略大多根据执行体自身固有的特点进行调度,没有进一步利用裁决机制对异常执行体的定位感知能力做优化调整。通过引入演化博弈理论,设计一种新的NFV拟态防御架构动态调度策略。在NFV拟态防御架构中增加一个分析器,用于对历史裁决信息进行分析研究。根据分析器中得到的反馈信息,从攻防双方的有限理性出发构建多状态动态调度演化博弈模型,并采用复制动态方程求解该博弈模型的演化均衡策略,利用李雅普诺夫间接法对均衡策略进行稳定性分析,提出基于演化博弈的动态调度策略选取算法。仿真结果表明,该策略能够利用裁决机制对异常执行体的定位感知能力,通过深入分析研究和不断调整优化选择具有适应性和针对性的调度策略,有效提升系统的安全收益和防御效能。     

微架构瞬态执行攻击与防御方法

现代处理器的优化技术,包括乱序执行和推测机制等,对性能至关重要.近期以Meltdown和Spectre为代表的侧信道攻击表明,由于异常延迟处理和推测错误而执行的指令结果虽然在架构级别上未显示,仍可能在处理器微架构状态中留下痕迹.通过隐蔽信道可将微架构状态的变化传输到架构层,进而恢复出秘密数据,这种攻击方式称为瞬态执行攻击.该攻击有别于传统的缓存侧信道攻击,影响面更广,缓解难度更大.本文深入分析了瞬态执行攻击的机理和实现方式,对目前的研究现状与防御方法进行了总结.首先,介绍了处理器微架构采用的优化技术,并分析了其导致瞬态执行攻击的功能特征;然后,基于触发瞬态执行的原语对瞬态执行攻击进行系统化分析,揭示攻击面上的明显差异.最后,有侧重点地针对攻击模型中的关键步骤和关键组件总结了已有防御方法,并展望了未来研究方向.     

移动目标防御的攻击面动态转移技术研究综述

移动目标防御作为一种动态、主动的防御技术,能够通过不断转移攻击面,减少系统的静态性、同构性和确定性,以此挫败攻击者的攻击.随着网络攻击手段的不断发展和变化,深入研究移动目标防御对网络空间安全具有重要意义,而攻击面的动态转移技术作为移动目标防御领域的重点问题,一直受到研究人员的广泛关注.利用攻击面动态转移技术所具有的不确定性、动态性和随机性等优势,实现信息系统的动态防御,可以有效克服传统防御手段的确定性、静态性和同构性的不足.首先梳理了攻击面的基本概念,并具体阐释了攻击面以及攻击面转移的形式化定义;其次,分析了攻击面4个层次的动态转移技术——数据攻击面、软件攻击面、网络攻击面和平台攻击面,并对不同的动态转移技术进行分析和比较,分别指出它们的优点和缺陷;最后,还从多层次攻击面动态转移技术的融合、攻击面动态转移的综合评估方法、基于感知的攻击面动态转移方法、基于三方博弈模型的攻击面转移决策等方面讨论了未来移动目标防御中攻击面动态转移可能的研究方向.     

面向多变体系统的执行体多样性度量方法

近年来,以内生安全为主要技术机制的多变体系统在防御零日漏洞攻击中表现出了巨大的潜力.但是现有研究很少涉及多样性和安全性之间的量化评估.对此,提出面向多变体系统的执行体多样性度量方法,该方法通过执行体属性和属性类型构建执行体属性矩阵,结合属性多样性和局部多样性综合评估执行体集的空间多样性,并针对矩阵参数及其多样性权重进行分析以达到系统最大多样化.构建了一个典型的多变体系统及零日攻击模型来评估该指标的有效性,评估结果表明,该多样性度量方法能有效衡量多变体系统中执行体间的异构性,并根据执行体异构性和系统攻击成功率的关系,间接评估出多变体系统的整体安全性.根据结论,该方法为构建更加多样化和安全的系统方面提供了一些指导.     

深度学习赋能的恶意代码攻防研究进展

深度学习赋能的恶意代码攻防研究已经成为网络安全领域中的热点问题.当前还没有针对这一热点问题的相关综述,为了及时跟进该领域的最新研究成果,本文首先分析并总结了恶意代码攻击的一般流程.基于该攻击流程,本文对深度学习的赋能攻击点和赋能防御点进行了定位,将深度学习助力攻击的技术分为5类:(1)基于对抗样本生成的自动化免杀;(2)基于自然语言生成的自动化网络钓鱼;(3)基于神经网络的精准定位与打击;(4)基于生成对抗网络的流量模仿;(5)基于黑盒模型的攻击意图隐藏,并将深度学习助力防御的新型技术分为3类:(1)基于深度学习的恶意代码查杀;(2)自动化网络钓鱼识别;(3)深度学习赋能的恶意行为检测;其次,基于以上分类,本文对恶意代码攻防研究中的前沿技术进行了综述,并从技术原理、实际可行性、发展趋势等不同的角度对这些技术进行了深入剖析;再者,由于深度学习的伴生安全问题与其在恶意代码攻防领域的赋能安全问题紧密相关,本文对其中代表性的模型后门攻击与防御的相关技术也进行了关注;之后,本文分析并总结了当前深度学习赋能的恶意代码攻防研究领域中的主要研究方向,并对其未来的发展趋势进行了讨论;最后,深度学习赋能的恶意代码攻防研究才刚刚起步,基于恶意代码攻击链的更多可能的赋能攻击与防御点有待研究者继续探索和发掘.此外,深度学习助力恶意代码攻防的一大挑战是数据集的限制,如何建立有效、公开的数据集供研究者使用,这也是一个非常值得思考和研究的问题.     

基于移动目标防御信号博弈的容器迁移策略

容器作为虚拟机的轻量级替代产品,以其灵活、高效的特点促进了云计算的发展,但同时也面临着同驻攻击、逃逸攻击等安全威胁。针对云环境中的容器安全威胁,构建了基于移动目标防御的信号博弈模型,并提出了多阶段最优防御策略求解算法,通过博弈模型和求解算法选取最优策略,同时通过容器调度方法对容器进行调度,可以增强容器安全性。仿真实验结果表明,提出的迁移策略获取的防御收益相较于Kubernetes自带迁移策略提升了3.6倍,同时容器同驻率降低了79.62%,对现实容器云环境下的防御策略选取和安全性增强具有一定的借鉴意义。