基于程序基因的恶意程序预测技术

随着互联网技术日益成熟,恶意程序呈现出爆发式增长趋势。面对无源码恶意性未知的可执行文件,当前主流恶意程序检测多采用基于相似性的特征检测,缺少对恶意性来源的分析。基于该现状,定义了程序基因概念,设计并实现了通用的程序基因提取方案,提出了基于程序基因的恶意程序预测方法,通过机器学习及深度学习技术,使预测系统具有良好的预测能力,其中深度学习模型准确率达到了99.3%,验证了程序基因理论在恶意程序分析领域的作用。     

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.     

基于流分析的可执行程序结构化表示工具

直接面向可执行程序进行安全漏洞分析时,首先需要得到二进制代码的中间语言表示。探讨了流分析技术在汇编代码理解中的应用,并在Linux平台上实现了一个轻量级汇编代码结构化表示工具BESTAR。该系统利用控制流和数据流分析技术识别通用控制结构,分析程序执行流,重构表达式和函数,发现数据依赖关系,将汇编代码转换成一个结构化、易理解的中间语言程序,为进一步进行安全分析打下了基础。     

基于空间约束的二进制代码重写技术研究

二进制代码重写是程序分析领域的一个热点研究方向。提出一种基于空间约束的静态二进制代码重写技术,在保持代码功能和结构的情况下实现自动化重写。介绍二进制代码重写的设计思路,描述空闲空间构造和管理的策略,给出空间约束的代码重写算法。实验结果证明了该技术的有效性和可靠性。     

动态二进制翻译的优化

提出动态二进制翻译的两种优化方案:基本块和热路径;分析了从代码中抽取值得优化部分的详细过程;同时也给出针对这两种方案的一些优化方法.最后简单介绍了当前一些动态二进制翻译系统所采用的优化技术.     

一种基于人工神经网络的基本块重排方法

基于程序的控制流动信息和体系结构跳转代价模型,使用人工神经网络预测控制流边的执行概率,利用子结构分析技术开展基本块重排.程序的控制流边信息被选择作为神经网络的训练数据,这些信息包含了该边的静态特征和动态行为之间的联系.基于弹性反馈反向传播(RPROP)神经网络,在UniCore处理器上实现了采用子结构分析的基本块重排算法.评测结果表明,此算法可获得与利用剖视信息的优化算法相同的程序性能优化效果,不依赖于剖视信息的特性,可很好地扩展该基本块重排算法的应用范围.     

一种动静态结合的代码反汇编技术

为在不修改二进制代码的情况下提高反汇编的准确性和覆盖率,提出一种静态分析与动态仿真相结合的反汇编技术。在传统静态反汇编算法的基础上,利用代码仿真环境构造动态基本块标记算法,通过监控代码的执行路径达到反汇编求精的目的。测试结果证明了该方法的有效性。     

正确性保证的私有过程建模方法

私有过程是构建协同业务过程基础,其正确与否对业务协同实施产生直接影响.为此,提出了一种逐步求精构建私有过程的方法.首先,定义私有过程,并将其控制流抽象为四种基本块,即顺序块、并发块、选择块及迭代块;然后,针对四种基本块提出各自的精化规则,并以此为基础提出了私有过程构建方法;最后,从理论上证明了通过该方法建立的私有过程具有工作流网特性且是正确的.通过对协同制造中供应链建模并与现有的、典型的方法对比分析,结果表明：相对已有的工作,本文方法能够更加有效地对私有过程进行建模.     

运用Antlrworks和Mxgraph分析JavaScript的方法

JavaScript是网页设计中常见的一种客户端编程语言。有效检测通过JavaScript脚本传播的网页木马、病毒等,是在网页安全中时常讨论的一个话题。对网页脚本进行分析,了解其执行流程,是恶意代码检测的前期所需工作。经实践,运用Antlrworks工具可用来分析JavaScript脚本的词法和语法,而利用Mxgraph则可用于显示解析出的程序基本块图结构。     

从私有过程提取公共过程构建业务协同的方法

业务过程协同允许组织之间彼此进行通信、交互和协作以完成特定的业务目标.为了确保实施的正确性和一致性,需要对业务过程协同进行建模和分析.针对从私有过程(组织所拥有的完整流程)中抽取公共过程(组织参与协同的流程)以构建业务过程协同,首先定义业务过程模型以表示组织的私有过程,该模型由内部视图和公共视图组合而成,且内部视图是自由选择网结构;进而将业务过程模型抽象为4种基本块,即顺序块、选择块、并发块及迭代块;针对这4种基本块提出各自的抽取规则集以获得组织的公共过程,并从理论上证明了这些规则集能够保持协同中接口一致性,从而确保了每一次抽取是上下文无关的.通过对协同制造中供应链进行建模并与现有的、典型的方法进行对比分析,结果表明：相对于已有的工作,在考虑隐私保护原则的情况下,所提方法能够更加有效地对业务过程协同进行建模和分析.