一种多周期漏洞发布预测模型

提出了一种多周期漏洞发布预测模型,描述了漏洞发现数量与时间的关系,预测漏洞发布过程.该模型引入周期概念,扩展了原单一增长过程的漏洞发布预测模型,增大了现有模型的适用范围.提出了相关参数的计算方法与初值选取方法,对8个版本的Windows操作系统进行实验分析.结果表明,该模型增加了预测过程的有效性,同时提高了预测结果的准确性.     

漏洞自动修复研究综述

软件漏洞是计算机软件系统安全方面的缺陷, 给现代软件及其应用数据的完整性、安全性和可靠性带来巨大威胁. 人工治理漏洞费时且易错, 为了更好应对漏洞治理挑战, 研究者提出多种自动化漏洞治理方案, 其中漏洞自动修复方法近来得到研究者广泛关注. 漏洞自动修复技术旨在辅助开发人员修复漏洞, 涵盖漏洞根因定位、补丁生成、补丁验证等功能. 现有工作缺乏对漏洞修复技术系统性的分类与讨论, 为了促进漏洞修复技术发展, 加深研究人员对漏洞修复问题的认知理解, 对现有漏洞修复方法技术的理论、实践、适用场景和优缺点进行全面洞察, 并撰写了漏洞自动修复技术的研究综述. 主要内容包括: (1)按照修复漏洞类型不同整理归纳特定类型漏洞的修复方法以及通用类型漏洞的修复方法; (2)按照所采用的技术原理将不同修复方法进行分类与总结; (3)归纳漏洞修复主要挑战; (4)展望漏洞修复未来发展方向.     

基于CmailServer漏洞的几种漏洞发现技术

介绍了目前已有的几种漏洞发现技术，分析比较了各自的优缺点及适用环境。最后以Cmail Senrer4．0为对象说明了综合运用多种漏洞发现技术检测漏洞的过程，并指出其中较好的方法。     

一种基于生长曲线的系统漏洞发现预测模型

针对系统漏洞的有效发现及预测问题,提出了一种基于生长曲线的系统漏洞发现预测模型。首先分析漏洞发现规律,引入生长曲线的概念,确定了漏洞发现量的增长阶段特征;其次在生长理论周期表达基础上,描述系统漏洞发现过程与时间的关系,提出系统漏洞发现的预测过程,以及改进后的PMGTV模型;最后在实验中与其他模型进行了对比和有效性等分析,PMGTV对win_xp、win_server_2003、mac_os_server、ubuntu_linux这四款系统软件的漏洞增长过程的拟合良好,在SSE残差平方和以及◢χ◣2△卡方值方面绝大部分优于其他模型,并且在预测准确度上最接近于真实值。结果表明,该模型在对系统漏洞发现的预测方面更为准确,为采取有效安全策略、提高软件质量等方面提供了一种可靠依据。     

一种基于GA-FAHP的软件漏洞风险评估方法

针对软件系统中漏洞的风险等级确定等问题,提出了一种利用遗传模糊层次分析法(GA-FAHP)评估软件漏洞风险的方法。该方法首先利用改进的模糊层次分析法求出各风险因素权重,并建立模糊判断矩阵;其次将模糊判断矩阵的一致性检验与修正计算过程转化为带约束的非线性系统优化问题,并利用遗传算法求解;最后,通过GA-FAHP算法求出软件漏洞的风险值。实验结果表明,该方法具有较好的准确性和有效性,为软件漏洞风险评估提供了一种可行的途径。     

软件漏洞分析课程建设探讨

本文从《软件漏洞分析》课程的建设目标、设计思路、内容设置、实验环境建设和教学模式等多方面对课程建设进行了探索,重点培养学生软件漏洞分析、漏洞利用和漏洞挖掘的能力.     

ClearBug一种改进的自动化漏洞分析工具

随着软件漏洞的危害性不断增强,软件漏洞分析已经成为了国内外安全研究的热点。已有的工作大致可以分为静态分析和动态分析两类。本文在开源的软件漏洞静态分析工具Bugscam的基础上,提出了一种建立漏洞模型,映射漏洞模型为分析程序,并进行漏洞分析的思路。对于大量的软件漏洞,我们提出,将其分为函数漏洞和逻辑漏洞两类,并分别探讨了两种模型与程序之间的对应关系。最后,对我们编写的一个改进的自动化漏洞分析工具clearBug进行了介绍,并用实验验证了模型与程序的正确性和有效性。     

一种SQL注入漏洞定位检测方法

SQL注入是攻击Web程序的常见手段。传统的SQL注入漏洞检测工具在定位效率、检测广度很难满足目前日益增长的程序代码量。针对这种情况,分析SQL注入漏洞的特征,提出一种渗透测试与程序分析技术相结合的方法来定位程序中存在的SQL注入漏洞。其中渗透测试部分通过模拟攻击找出可能的SQL注入点,程序分析部分对源程序代码进行分析,通过对污染变量的标记跟踪来实现SQL注入点的定位。实验结果表明,所提出的方法在定位时间、漏洞检测效果有较好表现。     

一种基于预警信息的漏洞自动化快速防护方法

针对当前Web应用防护方法无法有效应对未知漏洞攻击、性能损耗高、响应速度慢的问题,本文从漏洞预警公告中快速提取漏洞影响范围和细节,然后对目标系统存在风险的访问请求与缺陷文件和函数调用关系进行自动化定位,构建正常访问模型,从而形成动态可信验证机制,提出并实现了基于预警信息的漏洞自动化快速防护方法,最后以流行PHP Web应用的多个高危漏洞对本文方法进行验证测试,结果表明本文方法能够自动化快速成功阻止最新漏洞攻击,平均性能损耗仅为5.31%。     

漏洞主动分析及预测攻击的新模型

网络安全漏洞从暴露的方式来看,存在隐性和显性两类。利用国内外现有的网络安全漏洞扫描器或安全检测产品,可以发现显性网络安全漏洞,但不能发现隐性的网络安全漏洞。本文提出漏洞主动分析及预测机制,并根据计算机网络可用资源的有限性和攻击手段不断增加的特殊性,建立“套桶模型”。这个模型将复杂的攻击分析简单化,采用可绕轴转的坐标系来表示攻击响应的情况,为网络安全漏洞检测的自动化、智能化提供了一种新的思路。     

软件脆弱性影响分析模型

软件脆弱性的本质是利用该脆弱性可以影响系统的安全。每个软件脆弱性对系统安全造成的影响及其危害程度是不同的。基于此,在研究软件脆弱性影响相关分类存在的问题的基础上,分析脆弱性的直接影响和最终影响及其关系,指出确定软件脆弱性直接影响的原则,设计出基于影响广度和深度的脆弱性直接影响的分析模型。分析系统级、用户级和文件级的脆弱性直接影响模式,并给出模型在大规模特定域网主动防御系统中的相关设计与实现。     

漏洞自动挖掘技术研究进展

漏洞利用的严重破坏性和漏洞发现的复杂性使漏洞自动挖掘研究成为计算机安全领域所面临的一项亟待解决的课题。在研究漏洞自动挖掘原理及所采用技术与方法的基础上,对已有的研究成果进行了分析和总结,提出了对进一步研究的看法。     

软件安全漏洞检测技术

软件安全漏洞检测技术是提高软件质量和安全性、减少软件安全漏洞的重要方法和基本手段,受到学术界和工业界的广泛关注和高度重视.其主要途径包括软件测试、程序分析、模型检验与符号执行等.近年来,综合利用多种研究方法和技术手段来检测软件安全漏洞已成为软件安全领域的研究热点.文中首先回顾了程序分析与软件安全漏洞检测的基本概念、核心问题和传统手段.然后重点介绍该领域的最新进展,主要包括轻量级动态符号执行、自动化白盒模糊测试以及其实现技术和相应的工具.最后,指出了其所面临的挑战和发展趋势.     

基于CVE-2012-0158的软件漏洞分析与利用

软件漏洞是引起计算机安全问题的重要根源之一。以CVE-2012-0158漏洞为例,探索了漏洞产生的原理及利用方式。通过动态分析方法简要地描述该漏洞被触发时,程序所执行的代码及函数调用情况,从本质上解析了漏洞产生的原因及危害,从而引起人们对安全开发、避免产生漏洞的重视。给出了通过基于安全性的软件开发方式,可以从根源上减少软件漏洞引起的计算机安全问题,从而提升系统和软件的安全性能。     

开源软件漏洞感知技术综述

随着现代软件规模不断扩大,软件漏洞给计算机系统和软件的安全运行、可靠性造成了极大的威胁,进而给人们的生产生活造成巨大的损失.近年来,随着开源软件的广泛使用,其安全问题受到广泛关注.漏洞感知技术可以有效地帮助开源软件用户在漏洞纰漏之前提前感知到漏洞的存在,从而进行有效防御.与传统软件的漏洞检测不同,开源漏洞的透明性和协同性给开源软件的漏洞感知带来巨大的挑战.因此,有许多学者和从业人员提出多种技术,从代码和开源社区中感知开源软件中潜在的漏洞和风险,以尽早发现开源软件中的漏洞从而降低漏洞所带来的损失.为了促进开源软件漏洞感知技术的发展,对已有研究成果进行系统的梳理、总结和点评.选取45篇开源漏洞感知技术的高水平论文,将其分为3大类:基于代码的漏洞感知技术、基于开源社区讨论的漏洞感知技术和基于软件补丁的漏洞感知技术,并对其进行系统地梳理、归纳和总结.值得注意的是,根据近几年最新研究的总结,首次提出基于开源软件漏洞生命周期的感知技术分类,对已有的漏洞感知技术分类进行补充和完善.最后,探索该领域的挑战,并对未来研究的方向进行展望.     

基于Fuzzing的军用报文软件漏洞发掘技术

分析军用报文格式及其软件特点,给出一种智能强制性Fuzzing测试的畸形数据构造方法。根据Fuzzing技术的原理,设计军用报文软件漏洞发掘系统MTSFuzzer,并对其构架、模块以及关键技术进行描述。测试结果表明,MTSFuzzer能提高军用报文软件漏洞的发掘效率,并且具有较好的可扩展性。     

软件脆弱性分类属性研究

针对软件脆弱性分类中分类属性的选择问题,给出软件脆弱性的基本概念,讨论分类研究的目标及属性选取的基本原则。通过对5种典型分类属性的比较和总结,归纳分类属性的类别,提出一个新的分类思路。根据目前分类研究中存在的问题,给出相应的改进措施及未来的发展方向。     

基于机器学习的软件漏洞挖掘方法综述

软件复杂性的增加,给软件安全性带来极大的挑战.随着软件规模的不断增大以及漏洞形态多样化,传统漏洞挖掘方法由于存在高误报率和高漏报率的问题,已无法满足复杂软件的安全性分析需求.近年来,随着人工智能产业的兴起,大量机器学习方法被尝试用于解决软件漏洞挖掘问题.首先,通过梳理基于机器学习的软件漏洞挖掘的现有研究工作,归纳了其技术特征与工作流程;接着,从其中核心的原始数据特征提取切入,以代码表征形式作为分类依据,对现有研究工作进行分类阐述,并系统地进行了对比分析;最后,依据对现有研究工作的整理总结,探讨了基于机器学习的软件漏洞挖掘领域面临的挑战,并展望了该领域的发展趋势.     

网络协议软件漏洞挖掘技术综述

网络协议软件部署和应用非常广泛, 在网络空间提供了诸如通信、传输、控制、管理等多样化的功能. 近年来, 其安全性逐渐受到学术界和工业界的重视, 及时发现和修补网络协议软件漏洞, 成为一项重要的课题. 网络协议软件由于部署形态多样、协议交互过程复杂、相同协议规范的多个协议实现存在功能差异等特点, 使得其漏洞挖掘技术面临诸多挑战. 首先对网络协议软件漏洞挖掘技术进行分类, 对已有关键技术的内涵进行界定. 其次, 进一步综述网络协议软件漏洞挖掘4个方面的技术进展, 包括网络协议描述方法、挖掘对象适配技术、模糊测试技术和基于程序分析的漏洞挖掘方法, 通过对比分析归纳不同方法的技术优势及评价维度. 最后, 总结网络协议软件漏洞挖掘的技术现状和挑战, 并提炼5个潜在研究方向.