基于图神经网络的切片级漏洞检测及解释方法

随着软件的复杂程度越来越高,对漏洞检测的研究需求也日益增大.软件漏洞的迅速发现和修补可以将漏洞带来的损失降到最低.基于深度学习的漏洞检测方法作为目前新兴的检测手段,可以从漏洞代码中自动学习其隐含的漏洞模式,节省了大量人力投入.但基于深度学习的漏洞检测方法尚未完善,其中函数级别的检测方法存在检测粒度较粗且检测准确率较低的问题,切片级别的检测方法虽然能够有效减少样本噪声,但是仍存在以下两个方面的问题.一方面现有方法大多采用人工漏洞数据集进行实验,因此其在真实环境中的漏洞检测能力仍然存疑;另一方面,相关工作仅致力于检测出切片样本是否存在漏洞,而缺乏对检测结果可解释性的考虑.针对上述问题,本文提出了基于图神经网络的切片级漏洞检测及解释方法.该方法首先对C/C++源代码进行规范化并提取切片,以减少样本冗余信息干扰;其次采用图神经网络模型进行切片嵌入得到其向量表征,以保留源代码的结构信息和漏洞特征;然后将切片的向量表征输入漏洞检测模型进行训练和预测;最后将训练完成的漏洞检测模型和待解释的漏洞切片输入漏洞解释器得到具体的漏洞代码行.实验结果显示,在漏洞检测方面,该方法对于真实漏洞数据的检测F1分数达到75.1%,相较于对比方法提升了41.2%-110.4%.在漏洞解释方面,该方法在限定前10%的关键节点时准确率可以达到73.6%,相较于两种对比解释器分别提升8.9%和24.9%,且时间开销分别缩短42.5%和15.4%.最后,该方法正确检测并解释了4个开源软件中59个真实漏洞,证明了其在现实世界漏洞发掘方面的实用性.     

基于图神经网络的代码漏洞检测方法

使用神经网络进行漏洞检测的方案大多基于传统自然语言处理的思路,将源代码当作序列样本处理,忽视了代码中所具有的结构性特征,从而遗漏了可能存在的漏洞.提出了一种基于图神经网络的代码漏洞检测方法,通过中间语言的控制流图特征,实现了函数级别的智能化代码漏洞检测.首先,将源代码编译为中间表示,进而提取其包含结构信息的控制流图,同...     

面向源代码的软件漏洞静态检测综述

软件静态漏洞检测依据分析对象主要分为二进制漏洞检测和源代码漏洞检测。由于源代码含有更为丰富的语义信息而备受代码审查人员的青睐。针对现有的源代码漏洞检测研究工作，从基于代码相似性的漏洞检测、基于符号执行的漏洞检测、基于规则的漏洞检测以及基于机器学习的漏洞检测4个方面进行了总结，并以基于源代码相似性的漏洞检测系统和面向源代码的软件漏洞智能检测系统两个具体方案为例详细介绍了漏洞检测过程。     

基于关系图卷积网络的源代码漏洞检测

软件安全的根源在于软件开发人员开发的源代码,但随着软件规模和复杂性不断提高,仅靠人工检测漏洞代价高昂且难以扩展,而现有的代码分析工具有较高的误报率与漏报率。为此,提出一种基于关系图卷积网络（RGCN）的自动化漏洞检测方法以进一步提高漏洞检测的精度。首先将程序源代码转换为包含语法、语义特征信息的CPG;然后使用RGCN对图结构进行表示学习;最后训练神经网络模型预测程序源代码中的漏洞。为验证所提方法的有效性,在真实的软件漏洞样本上开展了实验验证,结果表明所提方法的漏洞检测结果的召回率和F1值分别达到了80.27%和63.78%。与Flawfinder、VulDeepecker和基于图卷积网络（GCN）的同类方法相比,所提方法的F1值分别提高了182%、12%和55%,可见所提方法能有效提高漏洞检测能力。     

基于多关系结构图神经网络的代码漏洞检测

针对常规漏洞检测技术提取漏洞特征困难,存在高误报率和高漏报率的问题,提出了一种基于多关系结构图神经网络以及关系结构图注意力机制的源代码漏洞检测模型。首先通过代码属性图提取代码的语法和语义信息,并按照不同的语义关系划分成不同的关系结构图,实现了代码表示能力的增强。然后使用图神经网络对图结构进行表示学习,在网络模型中引入后向边以及关系结构图注意力机制,达到了更有效的学习漏洞特征的效果。最后为了验证模型的优势,在大型真实数据集上对模型进行了广泛评估,实验结果证明了该方法有效提高了漏洞检测能力。     

基于残差门控图卷积网络的源代码漏洞检测

软件漏洞是导致网络安全事故的一项重要因素。针对现有静态代码分析工具存在较高的误报率与漏报率问题，提出了一种基于残差门控图卷积网络的自动化漏洞检测方法。首先将源代码转换成包含语义、语法特征信息的代码图数据，然后使用残差门控图卷积神经网络对图结构数据进行表示学习，最后训练神经网络模型来预测代码漏洞，实现了C/C++函数代码自动漏洞检测。该方法采用VDISC数据集来验证有效性，检测结果的F1值（CWE-119漏洞类型）达到了76.60%，并与基线方法相比，F1值分别提高了9.46个百分点、7.24个百分点、5.67个百分点、8.42个百分点，所提方法有效提高了漏洞检测能力，证明了该方法的有效性。     

基于深度聚类的开源软件漏洞检测方法

针对开源软件漏洞,提出一种基于深度聚类算法的软件源代码漏洞检测方法。该方法利用代码图模型构造开源软件代码属性图,遍历得到关键代码节点并提取出应用程序编程接口（API）序列,将其嵌入向量空间,以关键代码为中心进行聚类,根据聚类结果计算每个函数的异常值,生成检测报告并匹配漏洞库,从而检测出源代码中的漏洞。实验结果表明,该方法能够定位开源软件中漏洞所在的关键代码段并检测出相应漏洞。     

基于代码属性图及注意力双向LSTM的漏洞挖掘方法

随着信息安全愈发严峻的趋势,软件漏洞已成为计算机安全的主要威胁之一.如何准确地挖掘程序中存在的漏洞,是信息安全领域的关键问题.然而,现有的静态漏洞挖掘方法在挖掘漏洞特征不明显的漏洞时准确率明显下降.一方面,基于规则的方法通过在目标源程序中匹配专家预先定义的漏洞模式挖掘漏洞,其预定义的漏洞模式较为刻板单一,无法覆盖到细节特征,导致其存在准确率低、误报率高等问题;另一方面,基于学习的方法无法充分地对程序源代码的特征信息进行建模,并且无法有效地捕捉关键特征信息,导致其在面对漏洞特征不明显的漏洞时,无法准确地进行挖掘.针对上述问题,提出了一种基于代码属性图及注意力双向LSTM的源码级漏洞挖掘方法.该方法首先将程序源代码转换为包含语义特征信息的代码属性图,并对其进行切片以剔除与敏感操作无关的冗余信息;其次,使用编码算法将代码属性图编码为特征张量;然后,利用大规模特征数据集训练基于双向LSTM和注意力机制的神经网络;最后,使用训练完毕的神经网络实现对目标程序中的漏洞进行挖掘.实验结果显示,在SARD缓冲区错误数据集、SARD资源管理错误数据集及它们两个C语言程序构成的子集上,该方法的F1分数分别达到了82.8%,77.4%,82.5%和78.0%,与基于规则的静态挖掘工具Flawfinder和RATS以及基于学习的程序分析模型TBCNN相比,有显著的提高.     

基于补丁特性的漏洞扫描研究

为抵御漏洞引发的黑客攻击和漏洞自身产生的威胁,1day漏洞应用修复的通用办法是使用代码匹配检测.但目前源代码匹配误报率高,二进制代码匹配不精确且不通用.基于此,提出了一种由源代码到二进制的基于补丁特性的漏洞扫描模型——BinScan.它先形成已知漏洞数据库并对源代码进行已知漏洞扫描得出漏洞检测结果;然后利用源代码检测信...     

基于抽象语法树的智能化漏洞检测系统

源代码漏洞的自动检测是一个重要的研究课题。目前现有的解决方案大多是基于线性模型,依赖于源代码的文本信息而忽略了语法结构信息,从而造成了源代码语法和语义信息的丢失,同时也遗漏了许多漏洞特征。提出了一种基于结构表征的智能化漏洞检测系统Astor,致力于使用源代码的结构信息进行智能化漏洞检测,所考虑的结构信息是抽象语法树（Abstract Syntax Tree,AST）。首先,构建了一个从源代码转化而来且包含源码语法结构信息的数据集,提出使用深度优先遍历的机制获取AST的语法表征。最后,使用神经网络模型学习AST的语法表征。为了评估Astor的性能,对多个基于结构化数据和基于线性数据的漏洞检测系统进行比较,实验结果表明Astor能有效提升漏洞检测能力,降低漏报率和误报率。此外,还进一步总结出结构化模型更适用于长度大,信息量丰富的数据。     

UML模型和Java代码之间的一致性检测方法

针对代码与模型之间的不一致性问题,提出了一种基于UML模型和Java代码之间的一致性检测方法.首先,对UML类图和时序图进行形式化描述,并提出时序调用图(SD-CG)这一概念,在此基础上完成类的关联关系到关联属性的转换以及UML时序图到时序调用图SD-CG的转换;其次,通过方法调用图CG来表达类方法之间的调用关系,从而反映代码动态行为,由此通过对Java源代码的词法分析与语法分析,可获得类的信息及方法调用图CG;然后设计了UML模型与Java源代码间一致性检测算法,包括对类间静态信息以及时序调用图SD-CG与方法调用图CG间的一致性检测;最后,通过开发UML模型与Java源代码一致性检测工具,验证了所提出的方法是可行有效的.     

一种基于改进差分进化算法的源码漏洞检测模型的冷启动方法

源码漏洞检测作为重要的研究课题,其传统方法在面对规模庞大、脆弱性多样化的代码时,存在人工参与度高、未知漏洞检测能力弱等诸多问题。针对以上问题,基于开放源代码的语法语义信息,提出了改进差分进化算法的源码漏洞检测模型冷启动优化方法。运用源码切片技术、启发式优化算法及神经网络模型,解决了漏洞检测模型在启动之初超参数无法准确选定的问题。对于实验中样本信息冗余和正负样本鲜明特征混和的情况,提出了正负样本鲜明特征交叉剔除的思想以减小模型的漏报率及误报率。实验表明,该方法可以有效加速模型的收敛,使得模型在10个epoch内达到稳定,在提升源码漏洞检测模型准确率的同时其收敛速度比其他模型提升了2~3倍。在后续改进实验中,源码漏洞检测模型在所有类型漏洞的准确率上均提高了1~3个百分点,充分证明了改进措施的有效性。该方法的优化策略和改进措施同样适用于其他神经网络分类模型,可以为漏洞检测领域探索新方法和新模型提供思路。     

基于知识图谱的网络安全漏洞智能检测系统设计

网络安全漏洞智能检测需要依赖大量的真实数据来进行分析,冗余数据与异常数据的存在会导致检测准确性下降;为保障网络系统稳定运行,提出基于知识图谱的网络安全漏洞智能检测系统设计研究;从结构、逻辑模型以及运行模式3个方面设计网络安全漏洞检测器,实现网络安全漏洞智能检测系统硬件设计;系统软件设计通过网络爬虫采集安全漏洞数据,去除冗余数据与异常数据,根据属性信息识别安全漏洞实体,获取安全漏洞属性信息关系,以此为基础,定义安全漏洞知识图谱表示形式,设计安全漏洞知识图谱结构,从而实现安全漏洞知识图谱的构建与可视化;以上述网络设计结果为依据构建网络安全漏洞智能检测整体架构,制定网络安全漏洞智能检测具体流程,从而获取最终网络安全漏洞智能检测结果;实验结果表明,在不同实验工况背景条件下,设计系统应用后的网络安全漏洞漏检率最小值为1.23%,网络安全漏洞检测F1值最大值为9.50,网络安全漏洞检测响应时间最小值为1 ms,证实了设计系统的安全漏洞检测性能更佳。