随机森林在程序分支混淆中的应用

• 作者: 宗楠 贾春福 郑万通 陈喆
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 代码混淆 逆向工程 随机森林
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2458-2466
• 页数: 9页
• 分类号: TP311
• 字数: 8298字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.10.020

摘要

程序中的路径信息在程序执行过程中会被动态地泄露,基于路径敏感技术的逆向工程可自动地收集程序中的条件跳转指令,从而理解程序的内部逻辑.为了缓解路径信息泄露,提出了一种基于随机森林的路径分支混淆方法,将逆向分析路径分支信息的难度等价于抽取随机森林规则的难度.鉴于随机森林分类器可被视为一种黑盒,其内部规则难以被提取且分类过程与路径分支行为相似,因此经过特殊训练的随机森林可以在功能上替代路径分支.将该方法部署于SPECint-2006标准测试集中的6个程序进行实验,实验结果表明该混淆方法有效地保护了路径分支信息,引发的额外开销较低,具有实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾春福	南开大学计算机与控制工程学院	72	689	14.0	21.0
7	陈喆	南开大学计算机与控制工程学院	4	23	4.0	4.0
11	宗楠	南开大学计算机与控制工程学院	1	6	1.0	1.0
12	郑万通	南开大学计算机与控制工程学院	1	6	1.0	1.0