二进制程序的动态符号化污点分析

污点分析技术常用于跟踪二进制程序的信息流及检测安全漏洞,通过程序的动态执行来检测程序中由测试用例触发的漏洞。它的误报率很低,但是漏报率较高。针对污点分析的这一问题,动态符号化污点分析方法对污点分析进行了改进,通过将污点分析符号化来降低漏报率。根据基于指令的污点传播来获得相关污点数据的信息,同时制定符号化的风险分析规则,通过检测污点信息是否违反风险规则来发现存在的风险。实验结果表明,该方法不仅具有污点分析低误报率的优点,而且克服了污点分析高漏报率的缺点。在污点分析过程中产生的漏洞、风险及相关污点信息还可用于指导测试用例的生成,提高测试效率并降低测试用例的冗余。     

基于静态分析的Android GUI遍历方法

针对传统软件安全测试方法（例如：符号执行、模糊测试、污点分析等）无法获得较高的Android程序图形用户界面（GUI）覆盖率的问题,提出动态和静态相结合的Android程序测试方法。该方法在静态分析Android应用程序数据流的基础之上,构建程序活动转换图和函数调用图,解析程序GUI元素,进而编写测试脚本动态遍历应用程序GUI元素。将该方法应用于订票日历、WiFi万能钥匙和360天气应用的实际测试,结果表明：Activity的平均覆盖率达到76%,明显高于人工测试的平均值30.08%和基于控件树遍历的42.05%~61.29%,该方法能够有效遍历Android应用程序GUI元素。