一种基于重定位信息的二次反汇编算法

反汇编技术是静态分析二进制程序的基础，目前广为采用的反汇编算法是线性扫描和递归行进算法。前者无法正确处理代码段中嵌入数据的情况，后者则必须解决间接跳转目的地址的预测问题。本文介绍了这两种算法的原理，分析了其存在的问题，并利用二进制文件中旬重定位信息对它们进行了优化。将优化后的两种方法结合起来，给出了一种新颖的二次反汇编算法，这种算法能够捕获反汇编过程中出错的情况，从而控制错误传播，并使得基于反汇编代码的应用可以针对出错情况进行相应的处理。     

反静态反汇编技术研究

通过对软件可执行二进制码的静态反汇编结果进行分析,可以对其进行非法的修改或窃取其知识产权。为了防范这种情况,在描述静态反汇编基本算法的基础上,提出了分支函数和跳转表欺骗两种隐藏程序控制流的反静态反汇编技术。这两种技术能够隐藏程序中跳转指令的真实目标地址,并能够伪造出导致静态反汇编器出错的假目标地址,从而提高程序的反静态反汇编性能,增加软件分析的难度。     

跟踪式智能反汇编算法研究

研究了嵌入式系统文件反汇编过程中存在的主要问题,给出了进行跟踪式智能反汇编的关键算法。首次采用二叉树结构对代码扫描过程进行跟踪处理,给出了生长二叉树的递归遍历算法,克服了传统反汇编过程中建立大量数组、链表以及图表的缺点;通过对二叉树的逆向浏览,解决了间接转移指令的寻址问题,并给出了寻址算法;最后,给出了数据区边界校验算法。对于进行程序反解及软件逆向工程具有较重要的参考价值。     

反汇编结果代码结构分析算法研究

反汇编结果的代码结构分析在程序解读、可执行程序编辑、软件维护、程序理解以及编译器设计中有重要的作用与意义.本文提出了一种对主流微处理器二进制代码逆向还原到汇编级代码后进行结构分析的算法,给出了该算法的形式化描述和结构分析结果的记录方法,并且根据该算法在二进制代码辅助分析系统中的应用情况,给出了实验数据.试验数据表明,该算法在多款处理器目标代码的分析过程中都有较高的结构分析准确度和执行效率.     

基于控制流和数据段分析的反汇编策略研究

反汇编策略大体可以分为线性扫描策略和基于控制流的递归扫描策略，该文通过对基于控制流的递归扫描策略以及多款处理器指令系统的研究，提出了一种基于程序静态流程遍历图的反汇编策略，使用6种策略将隐匿于数据段中的程序段提取出来，提高了反汇编结果的精确度。     

基于控制流的静态反汇编算法研究

该文在分析各种类型的指令对程序静态流程影响的基础上,提出了一种基于程序流程遍历图的静态反汇编算法,并给出了一种基于统计学的代码间隙填充技术对由间接跳转和间接调用所引用的代码区进行反汇编的方法。     

软件防反汇编技术研究*

为了保护软件所有权,根据一般的反汇编算法的特征,提出代码重叠、跳转地址重定向和控制流混淆等几种代码混淆技术。这些技术能使反汇编结果出现混淆,误导攻击者对程序理解,从而提高软件防反汇编的能力,有效地阻止对软件的逆向分析,保护了软件的知识产权。     

一种动静结合的代码反汇编框架

反汇编技术是二进制代码分析的基础,传统的静态反汇编方法存在着数据代码混编和间接跳转指令等带来的反汇编困难.为此,本文提出了一种动静结合的代码反汇编框架DTBC.在DTBC中,静态反汇编引擎根据传统反汇编算法实现代码的静态反汇编,通过代码分析技术标记程序中的敏感指令;符号执行引擎利用混合符号执行技术和约束求解器生成可达敏感指令的程序输入;动态仿真引擎模拟不同输入条件下的程序执行过程,通过监控代码的执行路径达到反汇编求精的目的.实验模拟的结果表明,DTBC能够有效提高代码反汇编的准确性和覆盖率.     

基于可执行代码中间表示的控制流分析

为准确刻画程序的控制流和正确地提取程序控制结构,给出可执行代码控制流分析的整体架构和算法,阐述可执行代码反汇编结果的抽象表示、程序控制流构造等技术。反汇编结果抽象表示采用简化汇编语言中间表示(SAIR)以保证分析的简洁性和严密性。基于SAIR给出程序控制流构造函数,设计程序控制流构造算法并给出分析实例。     

基于分支函数的混淆技术研究

静态反汇编是对程序进行逆向工程的第一步,它将程序的可执行机器码以汇编指令代码的形式表示,给盗用软件知识产权和发掘软件漏洞提供了可能。为了混淆静态反汇编过程,增加对程序进行反汇编的难度,本文深入研究基于分支函数的静态反汇编混淆技术,针对其隐蔽性较差和代码执行效率低下的缺点,提出一种改进的分支函数静态反汇编混淆技术。改进后的混淆技术不仅能够有效地隐藏程序中的跳转指令,提高了代码的执行效率,同时增加了软件逆向工程分析的难度。     

程序段识别算法研究

静态反汇编中会遇到间接跳转和间接调用类指令,对这类指令引用的目标是否为程序比较难以判断。该文提出一种建立程序流程全图的程序段识别算法,给出算法数据结构设计和详细的流程描述,说明程序流程全图中异常节点的剔除方法,测试结果证明了算法的有效性。     

基团贡献法物性估算中分子结构自动拆解的多解问题

化工生产和科学研究中普遍存在物性数据不足的问题,利用基团贡献法进行物性估算是解决这一问题的有效手段。基团贡献法是一类将分子结构片段(基团)对物性的影响(贡献值)加和来预测化合物的性质的方法。目前,已有多种基团贡献法物性估算程序用于化合物性质的估算,物性估算程序的核心是分子结构的自动拆解,然而,在分子结构自动拆解中,不同的基团匹配顺序有可能造成拆解的结果出现多解或歧义,有时甚至会导致分子结构拆解失败,导致物性估算错误或无法进行。本文研究了各类基团的不同匹配顺序对分子结构自动拆解结果的影响,提出了基团优先级策略以保证拆解结果正确性,并以此为依据利用CACTVS化学工具库和Tcl语言编写了物性估算程序。以Constantinou-Gani方法为例的测试结果表明基团优先级能够解决分子结构自动拆解中的多解问题。     

基于OBDD的拆卸几何可行性判别方法研究

在基于割集的拆卸序列生成算法中,对拆卸操作的几何可行性进行判别是频繁的操作.引进有序二叉决策图OBDD合理表示拆卸约束,设计了基于OBDD的几何可行性判别算法,比较了基于OBDD的判别算法与基于移动函数的判别算法的时间复杂度,结果表明基于OBDD的几何可行性判别算法比基于移动函数的判别算法具有更高的判别效率.     

A multi-objective algorithm for task scheduling and resource allocation in cloud-based disassembly

Some manufacturers outsource their disassembly tasks to professional factories, each factory of them has specialized in its disassembly ability. Different disassembly facilities are usually combined to execute disassembly tasks. This study proposes the cloud-based disassembly that abstracts ability of the disassembly factory as the disassembly resource, the disassembly resource is then able to be allocated to execute disassembly tasks. Based on this concept, the cloud-based disassembly system is proposed, which provides the disassembly service according to the user requirement. The disassembly service is the execution plan for disassembly tasks, which is the result of scheduling disassembly tasks and allocating disassembly resources. To formally describe the disassembly service, this paper builds a mathematical model that considers the uncertainty nature of the disassembly process and precedence relationships of disassembly tasks. Two objectives including minimizing the expected total makespan and minimizing the expected total cost of the disassembly service are also discussed. The mathematical model is NP-complete, a multi-objective genetic algorithm based on non-dominated sorting genetic algorithm II is designed to address the problem. Computation results show that the proposed algorithm performs well, the algorithm generates a set of Pareto optimal solutions. The user can choose a preferred disassembly service among Pareto optimal solutions.     

Collaborative optimization of robotic disassembly sequence planning and robotic disassembly line balancing problem using improved discrete Bees algorithm in remanufacturing✰

Remanufacturing helps to reduce manufacturing cost and environmental pollution by reusing end-of-life products. Disassembly is an inevitable process of remanufacturing and it is always finished by manual labor which is high cost and low efficiency while robotic disassembly helps to cover these shortages. Before the execution of disassembly, well-designed disassembly sequence and disassembly line balancing solution help to improve disassembly efficiency. However, most of the research used for disassembly sequence planning and disassembly line balancing problem is only applicable to manual disassembly. Also, disassembly sequence planning and disassembly line balancing problem are separately studied. In this paper, an improved discrete Bees algorithm is developed to solve the collaborative optimization of robotic disassembly sequence planning and robotic disassembly line balancing problem. Robotic workstation assignment method is used to generate robotic disassembly line solutions based on feasible disassembly solutions obtained by the space interference matrices. Optimization objectives of the collaborative optimization problem are described, and the analytic network process is used to assign suitable weights to different indicators. With the help of variable neighborhood search, an improved discrete Bees algorithm is developed to find the optimal solution. Finally, based on a gear pump and a camera, case studies are used to verify the effectiveness of the proposed method. The results under different cycle time of robotic disassembly line are analyzed. Under the best cycle time, the performance of the improved discrete Bees algorithm under different populations and iterations are analyzed and compared with the other three optimization algorithms. The results under different assessment methods and scenarios are also analyzed.     

采用条件跳转混淆技术的恶意代码反汇编

恶意代码已经构成了计算机安全的主要威胁,为了避免被静态分析,恶意代码采用了各种混淆技术来自我隐藏,条件跳转混淆技术就是其中之一。该文通过研究条件跳转混淆的成因,对已有的典型反汇编算法进行了改进,其实现已被逆向分析工具Radux采用,测试验证了该方法能够有效地对采用条件跳转混淆技术的恶意代码进行正确的反汇编。     

机器人化装配过程中的规则与判断支持

装配作业是一种精细复杂的智能控制作业.机器人化装配需要知识与判断的支持.本文阐述了装配作业的目标、主要装配关系和装配动作.给出了一组有关零部件拆卸装配的基本规则.探讨了约束的一种表征和移动拆卸的判断算法,在二维平面内验证了判断算法的可行性,给出了判断框图及源程序.