摘要：Android广告应用对用户正常使用Android手机构成了威胁,传统的广告应用检测方法时间成本高且受限于动态特征,难以满足大规模、高精度的检测需求。为解决此问题,文章提出一种基于改进随机森林的Android广告应用静态检测方法。首先,基于广告应用的特点,文章在传统的应用程序编程接口、权限、意图的基础上,将第三方库纳入特征选择的范围;对数据集中的广告软件的APK提取静态信息进行统计学分析,筛选后确定基准特征集合,将APK特征向量化;然后基于集成思想,利用多种特征选择算法共同选择用于模型训练的特征并赋予特征权重;最后使用基于特征权重的改进随机森林算法提高分类器的性能。实验选取了5751个广告应用和3465个非广告应用进行分类检测,实验结果表明,该方法能在保证准确率的情况下,具有较快的检测速度。

摘要：文中介绍几种常用的静态检测Ａｄａ程序死锁的方法，分析了它们的适应性和不足之处，并指出ＮＰ问题和检测结果的准确性是死锁检测面临的主要问题。

摘要：时间侧信道攻击对开源RISC-V架构的软件机密性有严重威胁,而目前对于RISC-V架构上的时间侧信道泄露静态检测的研究较为缺乏。文章评估了常见的时间侧信道泄露静态分析方法的适用范围和优缺点,根据RISC-V汇编语言的特点优化检测算法,针对RISC-V的64位通用指令集RV64G实现了结合信息流分析和简化符号执行理论的时间侧信道检测模型。文章对通用开源网络通信密码库OpenSSL和NaCl的AES、RSA等密码算法实现进行测试,测试结果表明,相较于现有工具中准确率最高的模型,文章所提模型在相同的测试向量下准确率提高了约17%,漏报率降低了约22%,加快了检测速度并在一定程度上缓解了路径爆炸问题,为RISC-V架构上侧信道攻击安全检测工具设计提供了参考。

摘要：主引导记录(MBR)型Rootkit是一种新型Rootkit,其隐蔽性强难以检测。针对该问题,分析MBR型Rootkit的关键技术及总体工作流程,扩展木马协同隐藏模型,给出多级协同隐藏的概念并将其应用于M BR型Rootkit隐藏机制的形式化描述中。针对M BR型Rootkit的静态特征提出一种静态检测方法,通过对隐蔽扇区空间数据进行模式匹配寻找该类恶意代码的磁盘驻留数据,通过分析计算机MBR数据格式,设计并实现模式匹配算法。实验结果表明,该方法在针对系列样本的检测中取得了良好效果,并且可以从磁盘驻留数据中获得原始MBR备份数据以恢复系统。

摘要：近年来,Android平台应用程序的隐私泄漏问题受到越来越多的关注。应用程序恶意获取用户隐私信息将会增加智能手机用户的隐私泄漏风险,针对该问题,国内外研究人员研究并提出了多种Android平台应用程序的隐私泄漏检测工具。对9种Android平台应用程序的隐私泄漏静态检测工具进行了分析与比较,总结了这些静态检测工具的检测对象、检测方法、能够检测的错误类型和检测效果,并为两种开源工具FlowDroid和IccTA设计了相关实验,以检验其性能及检测效果。针对50个下载的应用程序,FlowDroid成功检测出9个应用存在隐私泄漏,IccTA成功检测到7个组件间泄漏;针对12个自主设计的测试集,FlowDroid和IccTA都成功检测出其中涉及的多种隐私泄漏。

摘要：C++是一种非常流行的计算机编程语言,在使用的过程中容易出现内存泄漏问题,而该问题往往难以识别。给出了一种对C++内存泄漏问题进行分析的方法,该方法得到C++源代码的抽象语法树,从抽象语法树中提取程序控制流图,然后将类的构造函数、普通成员函数以及析构函数的程序控制流图相互连接形成新的程序控制流图,并设计算法对控制流图进行检测。最后通过一些内存泄漏的典型实例进行测试,实验表明本方法有效。

摘要：通过使用词法分析和语法分析进行线程并行程序数据竞争静态检测,根据规则将源代码数据竞争相关信息映射到XML文件,解决多个线程程序因可以随机访问共享变量而导致运行结果不确定性,容易引发数据竞争等问题。通过XQuery查询语言获取XML映射模型中的数据访问信息,将信息存储于数据竞争表示层。通过竞争图生成算法建立数据竞争有向图模型,利用拓扑排序检测数据竞争的具体位置,获取所有竞争序列。实验结果表明,该检测方法能够准确快速地发现多线程程序中的数据竞争并在源文件中进行准确定位。

摘要：为了提高网络漏洞静态检测的准确性,设计一个基于机器学习的网络漏洞静态检测方法。首先对网络中的数据进行预处理,将其转化为序列表示,对网络数据特征量化及特征选择,并对漏洞序列相似度计算,最后采用机器学习的方法对昂罗漏洞静态检测。实验以检测准确性与检测时间作为对比对象,结果表明,此次研究的基于机器学习的网络漏洞静态检测方法较传统方法检测准确性高,并且检测时间少,满足了网络漏洞静态检测方法的设计需求。

摘要：针对传统接触网静态检测方法在复杂站场环境下检测效率低、对运输秩序存在潜在干扰等问题,设计了基于激光点云的接触网静态检测系统。通过多站点云快速精确配准、接触网点云要素提取和静态几何参数精确计算等技术,实现了站场接触网点云场景的快速精细重构、接触网接触线与钢轨几何结构的准确提取,以及接触网导高与拉出值的精确计算。以天津西高铁站实测点云数据进行应用验证,结果表明,该系统能够对多站点云数据进行高效处理,对接触网关键几何参数的计算精度达到±5 mm,显著提升了站场接触网静态检测的效率和准确度。

摘要：为解决软件工程故障性缺陷问题,对内存泄漏缺陷静态检测进行研究。概述Python内存泄漏的概念,分析多种Python内存泄漏缺陷静态检测方法并进行优缺点对比。在具体实践中,设计Python内存泄漏缺陷静态检测系统,通过静态检测实验,分析其结果,验证Python内存泄漏缺陷静态检测系统的实用性,以期帮助检测人员提高Python内存泄漏缺陷静态检测水平,掌握Python内存管理要点,促进程序稳定运行。