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摘要:
现有的采用基于源代码分析的漏洞静态检测方法中存在的主要问题是误报率和漏报率较高.主要原因之一是缺乏对数据合法性检查与非可信数据源等程序安全相关元素的精确有效的识别分析.文中提出了一种基于数据安全状态跟踪和检查的安全漏洞静态检测方法.该方法对漏洞状态机模型的状态空间进行了扩展,使用对应多个安全相关属性的向量标识变量安全状态,细化了状态转换的粒度以提供更为精确的程序安全行为识别;在漏洞状态机中引入了对合法性检查的识别,有效降低了误报的发生;建立了系统化的非可信数据鉴别方法,可防止由于 遗漏非可信数据源而产生的漏报.基于此方法的原型系统的检测实验表明:文中方法能够有效检测出软件系统中存在的缓冲区溢出等安全漏洞,误报率明显降低,并能避免现有主流静态检测方法中存在的一些严重漏报.
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文献信息
篇名 一种基于安全状态跟踪检查的漏洞静态检测方法
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 漏洞检测 静态分析 状态机 漏报 误报
年,卷(期) 2009,(5) 所属期刊栏目 研究论文与技术报告
研究方向 页码范围 899-909
页数 11页 分类号 TP309
字数 13077字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1016.2009.00899
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 石文昌 中国人民大学信息学院 30 195 6.0 13.0
3 梁彬 中国人民大学信息学院 19 59 4.0 7.0
5 梁朝晖 中国人民大学信息学院 2 39 2.0 2.0
11 侯看看 中国人民大学信息学院 1 35 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
漏洞检测
静态分析
状态机
漏报
误报
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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