基于线上线下混合的计算机系统安全课程实验教学设计

针对疫情期间计算机系统安全课程实验教学面临学生不在校、实验室难以远程访问的难题,提出调整实验教学的设计,充分利用云实验平台和学生自建实验环境相结合的方式开展线上线下混合式实验教学,并通过教学实例说明该实验教学设计能够有效提高课程的实验教学效率和效果.     

基于前馈神经网络的编译器测试用例生成方法

编译器模糊测试,是测试编译器功能性与安全性的常用技术之一.模糊测试器通过产生语法正确的测试用例,对编译器的深层代码展开测试.近来,基于循环神经网络的深度学习模型被引入编译器模糊测试用例生成过程.针对现有方法生成测试用例的语法正确率不足、生成效率低的问题,提出一种基于前馈神经网络的编译器模糊测试用例生成方法,并设计实现了原型工具FAIR.与现有的基于token序列学习的方法不同,FAIR从抽象语法树中提取代码片段,利用基于自注意力的前馈神经网络捕获代码片段之间的语法关联,通过学习程序设计语言的生成式模型,自动生成多样化的测试用例.实验结果表明,FAIR生成测试用例的解析通过率以及生成效率均优于同类型先进方法.该方法显著提升了检测编译器软件缺陷的能力,已成功检测出GCC和LLVM的20处软件缺陷.此外,该方法具有良好的可移植性,简单移植后的FAIR-JS已在JavaScript引擎中检测到两处软件缺陷.     

基于协议偏离的程序协议指纹提取与识别

针对传统协议指纹提取技术耗时耗力,且无法提取与识别加密协议指纹问题,提出了一种基于协议偏离的程序协议指纹自动提取方法。协议偏离描述了协议各版本实现程序的网络行为差异,以动态二进制分析技术为支撑,分别从协议偏离会话流层面与偏离消息层面对协议特征进行提取。实验结果不仅验证了所提方法的可行性,还为提取与识别加密协议应用程序指纹提供了一条新思路。