基于语义规则的污点传播分析优化方法

离线污点分析中的针对轨迹记录文件的污点传播分析的时间开销非常巨大,因此研究快速高效的污点传播分析具有重要意义。针对上述问题,提出了一种基于语义规则的污点传播分析优化方法。该方法定义了一种指令的语义描述规则,用于描述指令的污点传播语义,利用中间语言自动生成汇编指令的语义规则,再根据语义规则进行污点传播分析,避免了现有污点分析方法中指令重复执行导致的重复语义解析,提高了污点分析的效率。实验结果表明,所提方法能够有效降低污点传播分析的时间开销,仅占传统基于中间语言污点分析的14%左右,提高了分析效率。     

P2P环境下抗共谋攻击的自适应信任反馈聚合方法

针对信任管理有效防御模型共谋攻击的问题,提出了一种动态自适应的信任反馈聚合方法.通过引入二分网络投影对反馈聚合问题进行了合理转换,并根据反馈数据的集中程度自行调整参数,在无须人工干预的前提下,实现对信任反馈信息的过滤.仿真实验表明,该方法增强了信任管理模型对于共谋攻击的抵御能力,保证了模型在信任聚合阶段的鲁棒性.     

基于可信网络连接的局域网数据保密系统设计与实现

基于可信网络连接TNC（Trusted Network Connection）规范,设计并实现了一个局域网数据保密系统。根据TNC的可信平台机制对网络访问的终端实体进行接入控制,采用内核级的文件过滤驱动技术对敏感信息进行监控和保护,防止敏感信息的无意泄漏和恶意窃取,达到文件受控于可信网络环境的要求。     

模型学习与符号执行结合的安全协议代码分析技术

符号执行技术从理论上可以全面分析程序执行空间,但对安全协议这样的大型程序,路径空间爆炸和约束求解困难的局限性导致其在实践上不可行。结合安全协议程序自身特点,提出用模型学习得到的协议状态机信息指导安全协议代码符号执行思路;同时,通过将协议代码中的密码学逻辑与协议交互逻辑相分离,避免了因密码逻辑的复杂性导致路径约束无法求解的问题。在SSH协议开源项目Dropbear上的成功实践表明了所提方法的可行性;通过与 Dropbear 自带的模糊测试套件对比,验证了所提方法在代码覆盖率与错误点发现上均具有一定优势。     

基于树语言逼近的安全协议形式化分析

利用形式化方法或工具自动化分析实用安全协议十分必要,定理证明技术因其可解决无限状态系统的验证备受关注,但扩展其验证规模和自动化实现时仍然存在一些局限性。以定理证明和重写逼近理论为基础,以项重写形式化定义协议模型,以树自动机模拟协议攻击者知识集,给出攻击者知识集可达项逼近求解的算法,并根据上述模型讨论秘密性和认证性的验证方法,最后以Needham-Schroeder公钥认证协议为例验证模型的有效性,并指出下一步研究方向。     

DES差分特征的分析与搜索

通过对已有的DES各轮的差分特征进行分析,发现了现有的DES高概率差分特征存在的特有现象,利用这些特点对以前的差分特征搜索算法进行改进,设计出了新的DES差分特征的搜索算法。经过程序实现,新的算法不仅能够找到现有的所有差分特征,还找到了一个目前没有的五轮特征,该特征的概率比现有的五轮特征的最大概率大。新搜索算法比原来的算法快。     

1~5轮LBlock的多项式表示及完全性分析

用统计测试方法分析密码算法的完全性存在误差。为此,利用符号计算软件Mathematica 7.0,以明文和密钥比特为自变量,得到LBlock分组密码第1轮~第5轮输出的多项式表达式,结果显示,LBlock第5轮输出的任何比特至多与45个明文比特、49个密钥比特有关,说明5轮LBlock还未达到完全性。     

统一可扩展固件接口攻击方法研究

通过分析统一可扩展固件接口(UEFI)的体系架构和执行流程,发现由于未对加载的可扩展固件接口(EFI)驱动和应用程序进行校验,导致其存在安全隐患,并相应提出3种UEFI的攻击方法,即感染OS Loader、篡改NVRAM变量和插入EFI runtime driver。分析结果表明,这3种方法都能实现操作系统内核劫持。     

基于XKMS的PKI系统的研究与实现

XML密钥管理规范XKMS降低了客户端部署PKI的复杂度,为网络应用提供了可以互操作的安全基础设施.分析了目前XKMS不能取代传统PKI的原因,给出了基于XKMS的PKI系统设计方案及XKMS服务端的具体实现过程,并且在深入分析系统安全性的基础上提出了系统的优化方案.该系统具有跨平台可移植性、可扩展性和安全性等优点.     

直接计算2~kP的一般算法

本文给出了椭圆曲线群上直接计算2kP的一般算法,该算法与基域的特征无关,从P直接计算2kP,不需要计算中介点,比k次倍乘快,其实现效率与投射坐标下的算法相当。在特定的基域和椭圆曲线方程下,该算法可推导出文献[1]和[2]中给出的算法。并且我们给出了在Montgomery形式下的算法。