摘要：SQL注入攻击是一种常见的针对Web应用程序漏洞的攻击形式。任何形式的SQL注入攻击最终都会改变原有SQL语句的逻辑结构,违背设计者的初衷。现有的SQL注入攻击检测方法存在检测代码不易被重用、不能被在线注入Web应用程序等不足。因此,提出一种基于ECA(Event Condition Action)规则和动态污点分析的在线检测SQL注入攻击的模型。首先,定义污点标记规则监视污点源函数以标记系统外部引入数据;然后,定义污点传播规则实时跟踪污点数据在应用内部的流向;接着,定义污点检查规则以拦截污点汇聚点函数的参数,并解析它可能携带的污点状态;最后,在原始的Web应用运行时加载ECA规则脚本达到在线检测SQL注入攻击的目的,Web应用无须重新编译、打包和部署。使用Byteman实现了所提模型。在两个不同的Web应用测试实验中,该模型可以识别绝大多数的SQL注入攻击样本,对于正常请求样本没有误报,检测准确率可达99.42%,优于基于支持向量机(SVM)和基于词频逆向文件频率(TF-IDF)的方法;与基于面向方面编程(AOP)的方法相比,该模型易于在Web应用启动后在线加载检测模块。实验结果表明所提模型能够在不修改应用程序执行引擎及源码的情况下,检测6种常见的SQL注入攻击类型,且具有在线检测的优点。

摘要：在已发现的Web攻击类型中,注入式攻击发生频率最高,研究一种高准确率且高效的检测模型来应对频繁的注入式攻击,具有重要的理论意义和实际价值。设计一种动态污点分析的注入式攻击检测系统,通过动态污点分析提取攻击向量,基于语法分析技术将扁平的字符串抽象画,使用卷积神经网络模型和优化的FastText分类模型建立SQL注入攻击和恶意代码注入攻击模型,从而准确有效地检测出注入式攻击的目的。

摘要：由于程序源码和编译后的可执行文件之间存在一定的语义差异,以及用户输入的不确定性,导致在实际应用中无法保证源代码中已经验证过的性质与其可执行文件一致.因此,在不提供程序源代码的情况下,直接对其可执行程序进行脆弱性分析检测更有实际意义.开展了动态污点分析技术在程序脆弱性检测方面的应用研究,设计了基于libdft API程序脆弱性检测工具,并自定义了污染源和污染汇,以适应不同的脆弱性模式.该工具不需要对目标程序的源代码进行分析,可直接对二进制程序进行检测.测试结果表明,该工具可有效检测出心脏滴血攻击、格式化字符串攻击、数据泄露、ReturnToLibc攻击等多种程序脆弱性漏洞,对帮助编程人员进行程序安全性检测及保护计算机数据安全具有一定的参考价值.

摘要：Web程序的安全威胁主要是由外部输入未验证引发的安全漏洞,如数据库注入漏洞和跨站脚本漏洞,动态污点分析可有效定位此类漏洞。提出一种基于对象跟踪的动态分析方法,与现有动态方法跟踪字符和字符串对象不同,追踪所有可能被污染的Java对象。方法应用对象哈希值表示污点对象,定义方法节点和方法坐标记录污点传播时的程序位置,支持污点传播路径追踪,针对Java流对象装饰模式提出流家族污点传播分析。方法设计一种语言规范对Java类库中污点传播相关的方法集合以及用户自定义方法建模,按照污点引入、传播、验证和使用,对方法集分类后设计和形式化定义各类方法的污点传播语义。在SOOT平台实现对J2EE源码或字节码插桩框架,使用静态分析计算可达方法集以减少插桩规模,应用原型系统对真实网站的测试结果表明该方法可有效发现注入漏洞。

摘要：针对当前污点分析工具不能兼顾速度和精确度的缺陷,研究并实现一种粗细粒度结合的二进制代码动态污点分析方法。对比粗粒度污点分析和细粒度污点分析的实现过程,提出两者结合的新型分析框架。预先在线执行粗粒度污点分析以筛选有效指令,之后离线执行细粒度污点分析以计算污点信息。根据粒度的差异分别建立粗细粒度污点数据的引入标记方法,制定粗细粒度条件下的数据流和控制流传播策略,设计离线轨迹记录结构作为粗细粒度污点分析的传递文件。在原型系统上的测试结果表明,该方法通过在线粗粒度模式保证了污点分析信息采集的快速性,同时采用离线细粒度模式以合理的时间消耗提升了污点分析的精确度。

摘要：针对Web客户端中基于文档对象模型的跨站脚本攻击(DOM XSS)漏洞检测问题,提出一种基于动态污点分析的DOM XSS漏洞检测算法。通过构造DOM模型和修改Firefox Spider Monkey脚本引擎,利用动态的、基于bytecode的污点分析方法实现了DOM XSS漏洞的检测。对DOM对象类属性的扩展和Spider Monkey字符串编码格式的修改可以完成污点数据标记;遍历Java Script指令代码bytecode的执行路径,获得污点传播路径,实现污点数据集的生成;监控所有可能会触发DOM XSS攻击的输出点,实现DOM XSS漏洞的判定。在此基础上,利用爬虫程序设计并实现了一个互联网DOM XSS漏洞检测系统。实验结果表明,所提算法能有效检测网页存在的DOM XSS漏洞,其检测率可达92%。

摘要：非控制数据攻击(non-control-data attack)是一种有别于传统攻击模式的新方式,通过窜改系统中的安全关键数据,实现不改变程序控制流程进行攻击。针对已有的防御措施中静态分析方法依赖源代码,而动态分析方法存在严重的误报漏报,提出了一种指针污点分析方法。该方法基于动态污点分析技术,标记内存数据的污染属性、指针属性,跟踪标记信息在程序执行时的传播,监控是否存在指针的非法解引用(dereference)。设计实现了原型系统DPTA,通过实验证明本方法可以有效地防御控制数据攻击和大部分非控制数据攻击,并减少误报漏报。

摘要：为了更好地防范XSS攻击以及由此所衍生的XSS蠕虫攻击,提出了一种结合动态污点分析和HTTP请求分析处理相结合的方法。对应用程序中的敏感数据进行标记,对标记数据的流向进行跟踪,防止敏感数据被发送到第三方,同时从XSS蠕虫传播所必需的POST请求入手,对HTTP数据包中的POST请求数据包进行拦截并分析,防止XSS蠕虫的繁衍。实验分析结果表明,该方法能有效地防御XSS攻击和0-Day XSS蠕虫的传播及攻击。

摘要：针对现有方法在定位效能和适应性方面的不足,提出一种基于污点状态空间的脆弱性可疑点定位方法,在动态污点分析的框架下,建模扩展污点状态机模型,通过离线轨迹文件分析指令执行时的污点状态迁移,同时设计了多类非安全迁移规则,检测并定位脆弱性可疑点。构造原型系统并进行测试的结果表明该方法能在未触发脆弱性的条件下较完备和快速地定位多类脆弱性可疑点。

摘要：针对移动终端通信协议及通信数据的解析,其难点在于大部分移动终端应用程序并无相关公开的技术文档,难以获知其采取的通信协议类型。指令执行序列分析技术通过分析程序执行的指令序列逆向推断出消息格式和状态机。但有时序列信息采集不全,导致状态机推断不完备,从而无法获取全部协议信息。针对上述问题,提出了一个新型的基于状态机对比推断分析的移动终端通信协议解析方案,可用于取证场景提高数据取证的准确性和完备性。该方案首先利用PIN动态二进制插桩,识别污点源并跟踪污点轨迹分析出协议消息格式;然后根据格式信息对提取的协议消息进行聚类分析推断出原始状态机;最后利用最长公共子序列(LCS, longest common subsequence)算法与已知的协议状态机进行对比,相似度最高者即为推断出的通信协议类型。在Android平台上基于两类应用程序设计实验对该方案进行测试和评估,实验结果表明可准确提取应用程序的通信内容,实用价值强。