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公开(公告)号：CN107330345B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201710543518.3
申请日：2017-07-05
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种检测隐私数据泄露的方法和装置，应用于Android移动终端中，包括：为Android移动终端中隐私数据生成的变量添加对应的污点标记，将变量及其污点标记保存到根据变量的类型对应分配的存储空间中；按照对包含控制信息的控制流分析后设定的污点传播规则，追踪变量对应的污点标记的传播；在预设的汇集点检测传输的数据是否带有污点标记，是则确定应用存在泄漏隐私数据的行为，否则确定应用不存在泄漏隐私数据的行为。本发明实施例的检测隐私数据泄露的方法和装置，提高了隐私数据泄露检测的准确性，保证了用户的信息安全。
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公开(公告)号：CN111898129A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010790742.4
申请日：2020-08-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于Two-Head异常检测模型的恶意代码样本筛选器及方法，筛选器包括特征提取器、第一分类层、第二分类层、softmax函数模块以及不确定性度量模块。特征提取器包括恶意代码检测模型中的特征提取部分。第一分类层和第二分类层采用恶意代码检测模型中的分类层结构，第一分类层和第二分类层并行连接在特征提取器输出端。第一分类层和第二分类层的输出分别经softmax函数模块输出第一分类概率值和第二分类概率值。第一分类概率值和第二分类概率值输入至一个不确定性度量模块中；不确定性度量模块的输出为分类结果标签。并使用训练好的Two-Head异常检测模型对待输入至恶意代码检测模型的恶意代码检测样本进行筛选。
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公开(公告)号：CN111897733A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010790762.1
申请日：2020-08-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最小集合覆盖的模糊测试方法和装置，该方法利用深度神经网络为目标二进制程序产生测试用例集，并加入测试用例队列；利用最小集合覆盖理论，从所述测试用例队列中筛选出具有最大化路径覆盖率且测试用例数量最少的最小用例集合，以减少执行效果相同的重复测试用例的数量；以设定的一个或一个以上的测试用例选择标准，对所述最小用例集合中的测试用例进行排序，选择最优测试用例进行后续变异，继而实现模糊测试；将模糊测试过程中产生的有效测试用例加入深度神经网络测试用例训练集，离线地指导深度神经网络进行优化训练。使用本发明能够获得更小测试用例集以及更有效的测试用例，可以针对目标二进制程序进行有效地漏洞检测。
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公开(公告)号：CN106991325B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201710121268.4
申请日：2017-03-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种软件漏洞的防护方法和装置，方法包括：获取多个样本软件的漏洞数据进行统计分析，根据统计分析结果采用对数正态分布描述漏洞类别之间的关联关系并构建漏洞关联关系图；根据一个软件的漏洞数据构建该漏洞关联关系图的漏洞关联关系子图，计算所述漏洞关联关系子图的核度并确定出该软件的核心漏洞；修复所述核心漏洞，以实现对该软件的漏洞的防护。本发明实施例通过对大量样本数据的统计分析结果构建表示漏洞之间关联关系的关联关系图，并构建针对一个具体软件的漏洞关联关系子图，利用该漏洞关联关系子图计算待防护软件的核心漏洞，找到核心漏洞后修复单一核心漏洞进而修复多个与其关联的漏洞，从而实现对漏洞的高效率防护。
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公开(公告)号：CN108897572B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201810793950.2
申请日：2018-07-19
Applicant: 北京理工大学 , 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F8/72
Abstract: 本发明公开了一种基于变量关联树的复杂类型重构方法，该方法具体为：将待处理的二进制程序转化为汇编程序，并对汇编程序中的各函数单元进行变量关联树VRT的创建；依据变量关联树VRT创建变量地址映射表VAM；根据汇编程序对变量关联树VRT中节点的属性信息进行更新得到最终VRT，同时更新变量地址映射表VAM，最终VRT对应的变量地址映射表VAM包含了汇编程序的基本类型重构结果。识别筛选出根节点的运算符属性为解引用的最终VRT作为指针VRT，其中B+C形式指针VRT对应的复杂类型为结构体，B+V+C形式指针VRT对应的复杂类型为数组，对于B+C形式指针VRT和B+V+C形式指针VRT分别采用不同的方法进行结构体和数组的重构。该方法能够实现快速、有效的复杂类型重构，且重构结果较为准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109032942A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810820851.9
申请日：2018-07-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于AFL的模糊测试框架，包括测试用例预处理模块和AFL处理模块；在AFL处理模块中，测试用例选择子模块从测试用例队列中依次选择下一个待变异的测试用例；选择前，根据测试用例的历史变异情况，将那些有更大概率发现新路径的测试用例标识为特权测试用例，并优先被选为待变异的测试用例；测试用例变异数量确定子模块根据测试用例的历史变异情况，调整分配给各测试用例的能量，继而调整待变异测试用例的变异数量；测试用例变异子模块根据测试用例中的有效字节，来确定变异字节；然后根据变异数量和变异字节实施变异。本发明解决了目前AFL工具在测试用例生成策略方面的盲目性问题，以及无法针对高度结构化数据格式生成有效测试用例的不足。
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公开(公告)号：CN108769042A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810574225.6
申请日：2018-06-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于微分流形的网络安全风险评估的方法。使用本发明能够客观、全面地对网络安全风险进行评估。本发明首先根据各设备自身的指标对其安全性进行度量，较为客观，且指标选取涉及网络的可靠性、可用性和连通性，覆盖范围全面，指标的值可由采集工具自动采集并量化，数据采集方便、并避免了指标量化困难的问题。然后，利用网络系统的拓扑不变性和指标之间的特征关系将网络拓扑图映射为高维的微分流形，以微分流形的光滑映射函数作为相邻节点的距离，对网络系统风险特征的刻画更为细致，且能够对网络系统的动态变化进行刻画，从而实时地动态地监控网络系统的安全性。
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公开(公告)号：CN107341403A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710607870.9
申请日：2017-07-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种文件转换方法和装置，应用于二进制文件分析框架angr中，包括：获取待检测Android应用的dex文件；将所述dex文件转换为所述angr框架支持的二进制格式的第一文件；加载所述第一文件到所述angr框架中并对所述第一文件进行符号执行分析，根据所述符号执行分析结果辅助判断待检测Android应用是否存在漏洞。本发明实施例的技术方案通过对Android应用的可执行文件进行转换处理，使其能够成功加载到angr框架，利用angr对Android应用进行基于符号执行的漏洞检测，从而为Android应用漏洞检测提供了新的解决方案，保证Android应用的安全性。
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公开(公告)号：CN106970803A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710279321.3
申请日：2017-04-25
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06F8/71 , G06F11/3604
Abstract: 本发明公开了一种软件系统演化的分析方法和装置。该方法包括：以第一版本软件中的信息资源为节点，以第一版本软件中信息资源之间的关联关系为边，构建第一版本软件的第一软件结构拓扑图；根据代数拓扑复形原理，将第一软件结构拓扑图中的每一个节点表述成一个代数构件，并获取代数构件之间的关系信息；将第一软件结构拓扑图转化为以代数构件为节点，以关系信息为边的第二软件结构拓扑图，并将第二软件结构拓扑图分解为代数构件表达式；输出第一版本软件的代数构件表达式。本发明以代数运算的形式分析该软件系统的演化过程，从整体上对软件系统的演化过程进行掌握，指导软件系统的重构和维护；提高软件系统，特别是大规模软件系统的演化分析效率。
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