软件分析技术进展

软件分析技术的研究已有较长历史,相关成果也在软件生命周期的不同阶段中得到了广泛应用.软件生命周期中不同活动所需要的软件分析技术既不完全相同,又有许多交叠,且不同的分析技术之间互相影响.文章在讨论了软件分析的基本概念之后,主要从静态分析与动态分析两个方面介绍了一些主要的软件分析技术以及部分相关分析工具.结合软件的质量问题,文章还探讨了一些分析技术与软件质量属性的相关性,以便于人们在分析特定的软件质量属性时,选取合适的技术与工具.最后,文章展望了软件分析技术的发展趋势.  

软件测试自动化静态分析研究

为了加快软件测试的速度，减少人力投入，可以采用测试自动机对软件进行自动测试。测试自动化静态分析工具是一种软件，可以利用它对程序的源代码进行分析，自动测试应用系统的很多方面。在软件测试中，静态分析工具并不执行所测试的程序，只是扫描所测试程序的正文，对程序的源代码进行分析，它类似于编译程序中的词法分析和语法分析，但工作量远不止于此。  

精确的程序静态分析

程序的静态分析是程序语言和编译领域的一个重要研究方向,已经被研究了很多年.近年来,它也引起形式方法和软件工程领域的重视,被用于程序测试和正确性验证.文中从程序的语法特征、所关心的数据类型和程序性质等方面比较了一些静态分析技术.着重描述基于路径的分析方法,特别是符号执行技术,讨论了程序路径可行性分析问题及其分类、复杂度.针对程序分析精度的一种量化指标,说明了其计算方法.  

关联图与主动规则集的终止性分析

终止性反映了主动数据库系统良好的行为特性.目前有关主动规则集终止性分析的主要依据是触发图和活化图,其分析结果是保守的.为表达一个规则的动作可能使另一规则的条件为假的事实,引入了惰化图(deactivationgraph),并与触发图和活化图相结合，定义了更为一般的关联图(relationshipgraph).同时，给出了基于关联图的主动规则集终止性静态分析算法,提高了终止性判定的准确性.  

基于静态分析的安全漏洞检测技术研究

消除软件中的安全漏洞是建立安全信息系统的前提。静态分析方法可以自动地提取软件的行为信息,从而检测出软件中的安全漏洞。和其它程序分析方法相比,该方法具有自动化程度高和检测速度快的优点。在本文中,我们首先描述了静态分析的理论基础,然后说明了类型推断、数据流分析和约束分析等主要静态分析方法及其在安全漏洞检测中的应用,并比较这些方法的优缺点。最后给出了几种支持安全漏洞静态检测的编程语言。  

一种路径敏感的静态缺陷检测方法

提出一种多项式复杂度的路径敏感静态缺陷检测算法.该方法采用变量的抽象取值范围来表示属性状态条件,通过属性状态条件中的变量抽象取值范围为空来判断不可达路径.在控制流图(control flow graph,简称CFG)中的汇合节点上合并相同属性状态的状态条件,从而避免完整路径上下文分析的组合爆炸问题.该算法已应用于缺陷检测系统DTS(defect testing system).实际测试结果表明,该方法能够减少误报.  

基于抽象解释的代码迷惑有效性比较框架

代码迷惑是一种以增加理解难度为目的的程序变换技术,用来保护软件免遭逆向剖析.代码迷惑是否有效是代码迷惑研究中首要解决的问题.目前对有效性证明的研究大都是基于非语义的方式.文章将语义与有效性证明联系起来,建立了基于语义的代码迷惑有效性比较框架,该框架能够为迷惑算法在静态分析这样的限定环境下提供有效性证明,而且也能严格比较迷惑算法之间的有效性,最后使用实例描述比较框架如何应用到证明代码迷惑的有效性.  

Android安全研究进展

Android是目前最流行的智能手机软件平台,报告称,2014年,Android的销售量占到全球份额81%的绝对优势,首次达到10亿部.其余如苹果、微软、黑莓与火狐等则远远落在后面.与此同时,Android智能手机的日益流行也吸引了黑客,导致Android恶意软件应用的大量增加.从Android体系结构、设计原则、安全机制、主要威胁、恶意软件分类与检测、静态分析与动态分析、机器学习方法、安全扩展方案等多维角度,对Android安全的最新研究进展进行了总结与分析.  

基于符号执行的内核级Rootkit静态检测

Rootkit是攻击者用来隐藏踪迹和保留访问权限的工具集.加载入系统内核的内核级Rootkit使得操作系统本身变得不可信任,造成极大安全隐患.构建了一个完整的通过静态分析检测内核级Rootkit的模型,构造了描述Rootkit行为的普遍适用的定义并证明了其充分必要性,采用符号执行法进行静态分析,利用污点传播机制,针对模型特点对分析过程进行优化.基于这个模型的内核级Rootkit检测具有高准确性和较好的前瞻性.  

基于可执行文件静态分析的入侵检测模型

基于进程行为的入侵检测技术是主机防范入侵和检测恶意代码的重要技术手段之一．该文提出了一种基于可执行文件静态分析的入侵检测模型，该模型通过对应用程序可执行文件的静态分析，建立应用程序所有可能执行的定长系统调用集合，通过实时监控进程执行的系统调用序列是否在该集合中实施检测．该模型不需要源文件、大规模训练数据，通用性和易用性好；在应用程序可执行文件完整的情况下，误报率为0，抵抗模仿攻击的能力更强，漏报率更低．