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Web追踪技术已经成为信息化时代背景下的研究热点,是对用户进行身份标识和行为分析的重要手段.通过跟进该领域的研究成果,从追踪技术和防御技术2方面分析Web追踪领域的研究与发展现状.首先按照技术的实现方式将Web追踪分为了存储型追踪技术和指纹型追踪技术,分析了当前研究追踪现状.其次按照追踪范围将Web追踪技术分为单浏览器追踪、跨浏览器追踪、跨设备追踪3个不同的层次,分析和讨论特征的获取技术和属性特点,论述特征、关联技术、追踪范围的关系;同时从Web追踪防御技术的形态角度,描述扩展防御、浏览器内嵌防御、防御框架工具和机制、防御对策或环境等不同技术的实现特点和抵御追踪的措施.最后总结现有研究概况,针对性分析Web追踪技术和Web防御技术的优劣势,指出当下面临的问题及可能的发展方向. 相似文献
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近年来,窃密攻击成为了最严重的网络安全威胁之一.除了恶意软件,人也可以成为窃密攻击的实施主体,尤其是组织或企业的内部人员.由人实施的窃密很少留下明显的异常痕迹,给真实场景中攻击的及时发现和窃密操作的分析还原带来了挑战.提出了一个方法,将每个用户视为独立的主体,通过对比用户当前行为事件与其历史正常行为的偏差检测异常,以会话为单元的检测实现了攻击发现的及时性,采用无监督算法避免了对大量带标签数据的依赖,更能适用于真实场景.对算法检测为异常的会话,进一步提出事件链构建方法,一方面还原具体窃密操作,另一方面通过与窃密攻击模式对比,更精确地判断攻击.在卡内基梅隆大学的CERT内部威胁数据集上进行了实验,结果达到99%以上的准确率,且可以做到无漏报、低误报,证明了方法的有效性和优越性. 相似文献
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随着信息技术产业的发展和软件开发需求的扩展,软件开发的难度与复杂度不断上升,针对软件供应链的重大安全事件时有发生。这些事件展现了软件供应链攻击低成本而高效的特点以及软件供应链管理的复杂性,使得软件供应链的安全问题受到了广泛的关注,相关领域的研究工作也进入了起步阶段。本文从软件供应链安全的定义以及发展历程入手,介绍了软件供应链安全问题的相关背景,并通过对现有研究成果的调研分析,将软件供应链安全问题分为管理问题和技术问题两个方面,从这两个方面入手介绍了软件供应链安全的研究现状,然后结合研究现状总结了软件供应链安全所面临的现实挑战,并提出了未来可能的研究方向。 相似文献
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近年来,随着物联网(Internet of things, IoT)设备的大规模部署,针对物联网设备的恶意代码也不断出现,物联网安全面临来自恶意代码的巨大威胁,亟需对物联网恶意代码检测技术进行综合研究. 随着人工智能(artificial intelligence, AI)在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了举世瞩目的成就,物联网安全领域也出现了许多基于人工智能的恶意代码检测工作. 通过跟进相关研究成果,从物联网环境和设备的特性出发,提出了基于该领域研究主要动机的分类方法,从面向物联网设备限制缓解的恶意代码检测和面向性能提升的物联网恶意代码检测2方面分析该领域的研究发展现状. 该分类方法涵盖了物联网恶意代码检测的相关研究,充分体现了物联网设备独有的特性以及当前该领域研究存在的不足. 最后通过总结现有研究,深入讨论了目前基于人工智能的恶意代码检测研究中存在的问题,为该领域未来的研究提出了结合大模型实现物联网恶意代码检测,提高检测模型安全性以及结合零信任架构3个可能的发展方向.
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隐私泄露是当前Android安全中最为重要的问题之一,目前检测隐私泄露的最主要方法是污点分析.Android静态污点分析技术凭借其代码覆盖率高、漏报率低的特点而被广泛应用在Android应用隐私泄露的检测上.然而,现有的静态污点分析工具却不能对Android动态加载和反射机制进行有效污点分析.鉴于当前Android动态加载和反射机制被越来越广泛地应用的现状,对如何使Android静态污点分析工具有效地处理Android应用的动态加载和反射机制的问题进行了研究.对Android源码进行了修改,使Android系统能够对Android应用实际运行中加载的dex文件和反射调用信息进行实时存储,并利用这些信息对Android静态污点分析过程进行引导.以当前领先的静态污点分析工具FlowDroid为基础,对其进行了改进,提出了使用非反射调用语句替换反射调用语句的策略,实现了一个能够对Android动态加载和反射机制进行有效污点分析的工具——DyLoadDroid,并通过实验验证了其在处理Android动态加载和反射机制的污点分析问题上的有效性. 相似文献