计算机软件中安全漏洞检测技术研究

现代信息技术已经融入各个领域,不仅可以实现大量信息数据的高效存储,而且越来越稳定。然而,计算机软件中的安全漏洞越来越复杂,处理的难度越来越大,这就需要采用更加先进的检测技术,快速查找漏洞原因,及时弥补安全缺陷,确保计算机软件始终处于正常运行状态。基于此,本文探讨了计算机软件中安全漏洞的特点,分析了计算机软件安全漏洞检测技术,提出了安全漏洞检测技术在计算机软件中的应用建议。     

基于深度学习的软件安全漏洞挖掘

软件的高复杂性和安全漏洞的形态多样化给软件安全漏洞研究带来了严峻的挑战.传统的漏洞挖掘方法效率低下且存在高误报和高漏报等问题,已经无法满足日益增长的软件安全性需求.目前,大量的研究工作尝试将深度学习应用于漏洞挖掘领域,以实现自动化和智能化漏洞挖掘.对深度学习应用于安全漏洞挖掘领域进行了深入的调研和分析.首先,通过梳理和分析基于深度学习的软件安全漏洞挖掘现有研究工作,概括其一般工作框架和技术方法;其次,以深度特征表示为切入点,分类阐述和归纳不同代码表征形式的安全漏洞挖掘模型;然后,分别探讨基于深度学习的软件安全漏洞挖掘模型在具体领域的应用,并重点关注物联网和智能合约安全漏洞挖掘;最后,依据对现有研究工作的整理和总结,指出该领域面临的不足与挑战,并对未来的研究趋势进行展望.     

基于深度学习和信息反馈的智能合约模糊测试方法

主流区块链平台以太坊上频繁发现由不安全编程引起的智能合约安全漏洞。为了提高模糊测试对合约代码的覆盖率，以更全面地检测安全漏洞，提出了一种智能合约模糊测试方法。首先构造智能合约交易序列数据集，再基于深度学习构建智能合约交易生成模型以生成模糊测试初始种子；然后根据覆盖率和分支距离信息，对智能合约进行信息反馈引导的模糊测试，提出了特定的测试用例染色体编码方式，并设计实现了相应的交叉和变异算子。所提方法能有效覆盖智能合约的深层次状态以及严格条件守卫的分支代码。在500个智能合约上进行实验，结果表明，所提方法的代码覆盖率为93.73%,漏洞检测率为93.93%,与ILF,sFuzz, Echidna方法相比，所提方法的代码覆盖率提高了3.80%～25.49%,漏洞检测率提高了4.64%～24.02%。所提方法有助于提升以太坊智能合约安全测试的有效性，具有参考价值。     

基于约束分析与模型检测的代码安全漏洞检测方法研究

与传统的程序分析相比,模型检测具有较高的检测精度,但无法将其直接应用于缓冲区溢出、代码注入等安全漏洞的检测.为解决此问题,提出了基于约束分析与模型检测相结合的安全漏洞自动检测方法.首先,通过约束分析跟踪代码中缓冲区的信息,在涉及缓冲区操作的危险点生成相应的属性传递和属性约束语句,并将安全漏洞检测问题转化为模型检测方法可接受的可达性检测问题.然后,采用模型检测方法对安全漏洞的可达性进行判断.同时采用程序切片技术,以减少状态空间.对6个开源软件的检测结果表明,基于该方法实现的CodeAuditor原型系统发现了18个新漏洞,误报率为23％.对minicom的切片实验显示,检测性能有较大提高.     

计算机软件安全检测技术与应用

近年来,我国网络市场得到了逐步的强大,计算机软件的安全问题得到了越来越广泛而深入的关注,如何检测、防范软件的漏洞,保证信息的安全,不但成为我国当前需要重点面对的问题,还与我们每个公民的工作、生活和学习息息相关。基于此,该文首先阐述了计算机软件所面临的威胁与安全漏洞的种类,然后给出了计算机软件中安全漏洞的检测技术,最后从多个角度讨论了检测技术的应用问题。     

面向漏洞检测模型的强化学习式对抗攻击方法

基于深度学习的代码漏洞检测模型因其检测效率高和精度准的优势,逐步成为检测软件漏洞的重要方法,并在代码托管平台Github的代码审计服务中发挥重要作用.然而,深度神经网络已被证明容易受到对抗攻击的干扰,这导致基于深度学习的漏洞检测模型存在遭受攻击,降低检测准确率的风险.因此,构建针对漏洞检测模型的对抗攻击,不仅可以发掘此类模型的安全缺陷,而且有助于评估模型的鲁棒性,进而通过相应的方法提升模型性能.但现有的面向漏洞检测模型的对抗攻击方法,依赖于通用的代码转换工具,并未提出针对性的代码扰动操作和决策算法,因此难以生成有效的对抗样本,且对抗样本的合法性依赖于人工检查.针对上述问题,提出了一种面向漏洞检测模型的强化学习式对抗攻击方法.本方法首先设计了一系列语义约束且漏洞保留的代码扰动操作作为扰动集合;其次,将具备漏洞的代码样本作为输入,利用强化学习模型选取具体的扰动操作序列.最后,根据代码样本的语法树节点类型寻找扰动的潜在位置,进行代码转换,从而生成对抗样本.本文基于SARD和NVD构建了两个实验数据集共14,278个代码样本并以此训练了四个具备不同特点的漏洞检测模型作为攻击目标.针对每个目标模型,训练了一个强化学习网络进行对抗攻击.结果显示,本文的攻击方法导致模型的召回率降低了74.34%,攻击成功率达到96.71%,相较基线方法,攻击成功率平均提升了68.76%.实验证明了当前的漏洞检测模型存在被攻击的风险,需要进一步研究提升模型的鲁棒性.     

计算机软件中安全漏洞检测技术及其应用

当前,伴随着社会经济的逐步发展,科学技术的飞速提高,信息系统在我国的各个领域被广泛使用,并发挥着重要的作用。所以,信息系统的安全问题就成为了一个关键的事情。在计算机的软件系统中,安全漏洞是对信息系统造成威胁的主要原因,所以,计算机软件中安全漏洞的检测技术就成为了现今人们探索的重点问题。本文简要探讨了计算机软件中安全漏洞检测技术的静态检测及动态检测技术,分析其具体应用,目的在于进一步提高计算机软件中安全漏洞的检测技术,保证软件的安全性能。     

计算机软件安全漏洞检测技术探究

随着现代化信息网络的不断发展,电子商务已经成为企业市场的主要支撑点。计算机软件的发展日趋强大,软件的安全是计算机网络通信安全的关键之一,因此,计算机软件安全漏洞技术也就显得十分重要。必须加强软件自身安全检测及预防,从而有效阻止非法侵入和攻击。本文将对计算机软件安全漏洞检测技术进行探究。     

计算机软件技术安全问题探究

随着计算机技术的普及和推广,软件安全问题得到了社会各界的高度重视。因此,应做好计算机软件技术安全检测和管理工作。文章结合计算机软件安全漏洞概述,重点分析影响计算机安全的主要因素,根据分析结果,提出计算机软件安全漏洞检测技术,希望可以给相关部门处理计算机软件技术安全问题提供参考。     

计算机软件安全漏洞检测技术的应用研究

受多方面因素的影响,计算机软件存在一些安全漏洞,影响了计算机网络的正常运行,使计算机软件中的信息安全得不到保障,因此,迫切的需要加强对计算机软件安全漏洞检测技术的研究。本研究主要对计算机软件安全漏洞进行了概述,详细介绍了安全静态检测技术、安全动态检测技术、源代码改编技术、安全程序检测技术四种计算机软件安全漏洞检测技术,并总结了计算机软件安全漏洞检测技术的应用状况,以期发挥检测技术的优势,解决计算机软件安全漏洞问题,提高计算机软件的使用安全性,推动计算机软件的进一步发展。     

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。     

基于图注意力网络的开源软件安全漏洞检测方法

随着开源软件的普及,软件安全问题日益凸显,传统漏洞检测方法已无法应对如今的复杂病毒漏洞,其检测结果往往存在着一定的局限性,因此提出基于图注意力网络的开源软件安全漏洞检测方法。先构建图注意力网络模型,以源代码检测为切入点,进行图注意漏洞的识别检测。为验证文章所提方法中图注意力网络模型的性能,将文章所提模型与Drebin算法进行比较,结果表明图注意力网络模型能够有效检测出开源软件中安全漏洞的数量,其最大误差值为4个,相较于Drebin算法的安全漏洞检测方法具有更高的准确性和效率。     

安全漏洞检测技术在计算机软件中的应用研究

当前情况下,计算机软件安全漏洞成为亟待解决问题之一,而安全漏洞检测技术是预防软件安全漏洞的主要措施,为此主要探讨安全漏洞检测技术在计算机软件中的应用。首先概述计算机软件安全漏洞概念及类型;其次,总结计算机软件安全漏洞的特点;最后,分别介绍静态化安全漏洞检测技术和动态化检测技术,从阻止竞争漏洞、阻止随机漏洞、字符保护和程序解释四个方面阐述安全漏洞检测技术的应用。     

计算机软件安全漏洞检测技术与应用

如今,计算机信息网络已经在各个领域得到了广泛应用,并逐步改变着人们的工作、学习和生活方式。因此,在我们应用计算机软件系统过程中,确保计算机软件的安全至关重要,由此而出现的安全漏洞检测技术越来越被人们所重视。本文分析了计算机软件安全漏洞检测技术中的静态检测技术和动态检测技术,并就安全漏洞检测技术的应用进行了探究,旨在保证计算机软件的应用安全。     

基于市场占有率的操作系统安全漏洞检测模型

操作系统等系统软件中的安全漏洞本质上是一种没有满足软件安全性的缺陷.对安全漏洞的检测过程进行深入研究能够使安全测试人员合理分配测试资源,更准确地评估软件的安全性.深入分析了影响操作系统软件安全漏洞检测的因素,认为安全漏洞检测速度与软件的市场占有率、已发现漏洞数和未发现漏洞数成正比.在此基础上建立了基于市场占有率的漏洞检测模型.该模型表明:在软件发布之前只会暴露少量安全漏洞;某些安全漏洞最终不会被检测到.这两个结论已被实际的数据证实.最后用提出的模型分析了三种流行操作系统的漏洞检测数据集.与同类模型相比,模型具有更好的拟合能力与预测能力.     

基于混合表征和协同训练的软件漏洞检测

对于漏洞领域基准数据集较少导致的深度学习模型泛化能力较差,以及传统的基于规则引擎的漏洞检测工具性能较低的问题,提出了一种基于混合表征和协同训练的软件源代码漏洞检测方法。首先,基于预训练模型提取源代码文本特征,提取代码语义信息,然后使用工具生成抽象语法树,通过自定义遍历规则提取源代码的AST(抽象语法树)特征,将两种特征进行混合丰富代码表征。其次,搭建多个深度模型,基于协同训练算法通过大量的无标签数据提升各模型的泛化能力。鉴于单一模型可能造成较高的漏报率和误报率,并可能被某一模型主导预测结果的问题,采用了基于加权投票机制的多模型集成方法。实验结果表明,该方法在一定程度上解决了数据集较少导致的模型泛化性差的问题,与漏洞检测领域一些主流检测方法相比,该方法在各指标上具有一定的优势,且检测性能高于规则引擎Fortify。     

计算机软件中安全漏洞检测技术及其应用

如今信息系统已经被广泛应用于国家的各个领域,因此信息系统的安全就显得十分重要。计算机软件中的安全漏洞已成为信息系统中最主要的威胁,因此,计算机软件中的安全漏洞检测技术也成为了当前的研究热点。该文详细分析了计算机安全软件中动态检测技术与静态检测技术,以提高软件的安全性。     

一种Linux安全漏洞修复补丁自动识别方法

及时获取并应用安全漏洞修复补丁对保障服务器用户的安全至关重要.但是,学者和机构研究发现开源软件维护者经常悄无声息地修复安全漏洞,比如维护者88%的情况在发布软件新版本时才在发行说明中告知用户修复了安全漏洞,并且只有9%的漏洞修复补丁明确给出对应的CVE(common vulnerabilities and exposures)标号,只有3%的修复会及时主动通知安全监控服务提供者.这导致在很多情况下,安全工程师不能通过补丁的代码和描述信息直接区分漏洞修复、Bug修复、功能性补丁.造成漏洞修复补丁不能被用户及时识别和应用,同时用户从大量的补丁提交中识别漏洞修复补丁代价很高.以代表性Linux内核为例,给出一种自动识别漏洞修复补丁的方法,该方法为补丁的代码和描述部分分别定义特征,构建机器学习模型,训练学习可区分安全漏洞补丁的分类器.实验表明,该方法可以取得91.3%的精确率、92%的准确率、87.53%的召回率,并将误报率降低到5.2%,性能提升明显.     

基于混合代码表示的源代码脆弱性检测

软件脆弱性对网络与信息安全产生了极大的威胁,而脆弱性的根源在于软件源代码。因为现有的传统静态检测工具和基于深度学习的检测方法没有完整地表示代码特征,并且简单地使用词嵌入方法转换代码表示,所以检测结果准确率低,误报率高或漏报率高。因此,提出了一种基于混合代码表示的源代码脆弱性检测方法来解决代码表示不完整的问题,并提升检测性能。首先将源代码编译为中间表示（IR）,并提取程序依赖图;然后基于数据流和控制流分析进行程序切片来得到结构化的特征,同时使用doc2vec嵌入节点语句得到非结构化的特征;接着使用图神经网络（GNN）对混合特征进行学习;最后使用训练好的GNN进行预测和分类。为了验证所提方法的有效性,在软件保证参考数据集（SARD）和真实世界数据集上进行了实验评估,检测结果的F1值分别达到了95.3%和89.6%。实验结果表明,所提方法有较好的脆弱性检测能力。