【摘 要】
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随着信息技术日新月异的发展,网络攻击以及恶意软件日益增多。这些攻击得以实现的基础是软件存在着设计或者编码的漏洞,如果能够尽早发现程序的漏洞并进行修补,则会有效地遏
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随着信息技术日新月异的发展,网络攻击以及恶意软件日益增多。这些攻击得以实现的基础是软件存在着设计或者编码的漏洞,如果能够尽早发现程序的漏洞并进行修补,则会有效地遏制安全事件的发生。在工业界,较多地采用模糊测试(fuzzing)技术进行漏洞挖掘,但是现有的fuzzing技术存在不能遍历程序所有路径的问题,这影响了其漏洞挖掘的效率。于是研究者引入动态符号执行技术,理论上其能探索到程序的所有路径,被公认在漏洞挖掘领域具有良好的前景,但是目前路径爆炸问题依旧是其发展的主要障碍。为缓解动态符号执行过程中由于路径指数级增长带来的内存压力,本文首先优化了动态执行引擎Angr的路径搜索算法。通过对Angr源码的深入分析,提出了优化其路径选择策略的思想:不采取同一层所有分支路径一并推行的设计,而是每次只保留一条分支展开后续搜索。然后本文分析出不同分支语句中间语言(intermediate representation)的异同点,并利用此差异信息替换被保留分支的状态信息生成其他分支,接着再执行后续搜索。本文借助Angr实现了此算法,并对九款程序进行了详细的测试,测试结果证明本文提出的优化算法减少了动态符号执行过程中的路径数量,降低了内存开销。接着,本文提出了两种并行分段式路径搜索算法:分割式并行化算法和基于pipeline的并行化算法。动态符号执行的路径爆炸问题主要由深层次路径的急速增加而造成,如果每次只探索程序的某一段,则会极大缓解由分支过多引发的路径增长。基于此思想,两种算法都以支配点为分割标准,以目标地址驱动路径搜索。不同点在于,分割式并行化算法的路径搜索在完全规避上下文的状态下进行,后期再对程序段展开拼接,而基于pipeline的并行化算法中,前一段搜索的状态信息将作为后一段的输入,以此避免路径合并的开销。最后,本文在动态符号执行引擎中实现了两种路径搜索算法,并完成了对两种算法的测试。通过与现有路径探索算法在时间和内存开销上进行对比,确认了两种算法的正确性,并对性能的提升程度进行了评估。
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