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公开(公告)号：CN107665172A
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201710984718.2
申请日：2017-10-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出一种基于复杂加权软件网络图的软件缺陷预测方法，能够提高针对大规模复杂软件的缺陷预测精度。包括以下步骤：步骤一、针对所预测的软件，建立复杂加权软件网络图；步骤二、确定步骤一建立的复杂加权软件网络图中每个节点的网络属性值；步骤三、从公开的软件缺陷库中搜集针对该预测软件的所有软件缺陷，建立该软件的历史缺陷库，并在历史缺陷库中标明每个软件模块的缺陷标签；骤四、将步骤二中计算确定的针对每个节点的网络属性值作为机器学习算法的输入，将步骤三中标明的缺陷标签作为机器学习算法的输出，对机器学习算法进行训练和测试，根据机器学习算法的性能评价指标确定性能最优的预测模型。
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公开(公告)号：CN107330345A
公开(公告)日：2017-11-07
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：CN106991325A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710121268.4
申请日：2017-03-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F21/57
CPC classification number: G06F21/577 , G06F2221/033
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：CN106657144A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201710048160.7
申请日：2017-01-20
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: H04L63/1416 , H04L41/12 , H04L41/145 , H04L63/1433
Abstract: 本发明涉及一种基于增强学习的动态保护路径规划方法，属于信息安全技术领域。具体操作步骤为：步骤一、生成分布式的网络攻击图。步骤二、寻找最差攻击路径。步骤三、生成网络模型。步骤四、通过增强学习，获取最佳保护路径。本发明提出的方法与已有技术相比较，具有以下优点：①不需要收集训练数据，对网络模型进行训练。②可以在线学习，不断确定不同时刻不同网络状态对应的最佳保护路径。③对传输数据的保护程度高。④最优保护路径生成速度快。
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公开(公告)号：CN104766013A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510170488.7
申请日：2015-04-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于跳表的跨站脚本攻击防御方法，用于进行跨站脚本攻击漏洞检测，该方法包括如下步骤：针对跨站脚本攻击XSS样本，读取攻击代码code字段值、进行规范化处理以及MD5编码及整数转换，获得样本长整型数据并创建为跳表节点，跳表节点构建成跳表，组成攻击向量特征库；结合HTTP流量包分析，拦截通过POST/GET方式提交的数据信息，根据请求标头键值提取脚本向量参数集合并进行规范化处理，然后通过DFA描述方式生成所有可能指定阈值为L长度的子序列集合A；对A中各子序列进行16位MD5编码和整数转换，获得长整型；将A的长整型与特征库中跳表节点进行匹配，若存在相同的匹配，则对脚本参数Sm进行污点标记，从而获得漏洞检测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104731705A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201310750367.0
申请日：2013-12-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种基于复杂网络的脏数据传播路径发现方法，能够对没有提供源码的二进制程序进行翻译，并对得到的结果进行处理，挖掘生成有用信息。第一步：对二进制文件进行反编译，并得到C语言的中间代码，在对一个简单C语言程序进行测试后，得到中间语言代码；第二步：捕获函数调用路径，将函数地址解析为函数名，并进行处理和精简，并生成矩阵格式；最后生成函数调用关系图；第三步：解析函数调用关系图，得到节点、边、权重信息，计算得到节点度，建立带关键节点的复杂网络图；第四步：根据复杂网络图的幂率分布的非均匀特性，找出与构造脏数据相关的点以及调用频率高的点。
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公开(公告)号：CN103729296A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201310750657.5
申请日：2013-12-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明是一种基于网络Motif的软件稳定性评估方法，对软件系统的稳定性进行分析，找到网络Motif片段对软件稳定性的影响。一种基于网络Motif的软件稳定性评估方法，首先提取软件的源代码，将源代码抽象出类图，再将类图抽象成为有向图，然后根据基本网络Motif片段对有向图进行分析，测定该软件的原始指标数值，其次对有向图中基本网络Motif片段进行破坏，最后测定破坏后的数值；根据破坏前与破坏后的数值进行分析比较，判断该软件在经受不同类型的打击破坏下，软件功能上、结构上的稳定性。
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公开(公告)号：CN103729295A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201310750615.1
申请日：2013-12-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种污点传播路径分析方法，解决的技术问题是利用程序依赖性来进行分析污点传播路径。步骤一、利用LLVM编译器架构分析程序，将源代码转换为中间语言IR表示，LLVM的IR表示是基于静态单一赋值形式；步骤二、在步骤一得到的IR表示上进行一个基本块内的变量数据依赖分析；步骤三：在步骤一得到的IR表示上进行基本块之间的控制依赖分析；步骤四：处理基本块聚合处的PHI节点的依赖：在静态单一赋值形式表示中，PHI函数被放在基本块聚合处，用于选择变量的在各个分支的不同实例，根据步骤二、步骤三的分析结果，求出PHI函数左边变量的依赖关系，将各基本块到基本块聚合处的依赖联系起来，从而分析出污点传播路径。
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公开(公告)号：CN102385550B
公开(公告)日：2012-10-31
申请号：CN201010266806.7
申请日：2010-08-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及一种针对软件缺陷(software vulnerability)的检测方法，属于信息安全技术领域。其具体操作步骤如下：①收集包含已知缺陷的软件源代码程序；②获取缺陷代码表；③获取待测试程序的控制流图CFG和汇编代码；④确定待测试程序汇编代码中的重点分析代码段并通过待测试程序的控制流图CFG获取经过重点分析代码段对应的节点的所有路径；⑤对每条可疑路径，利用改进的Fuzzing测试方法进行检测，得到待测试程序的检测结果。本发明在确定适应度函数时，消除了对被测程序的源代码的依赖，并保持了信息的可用性；消除了抽象语法树中的冗余信息并保持有用信息的完整性因此具有更好的实用性和更高的效率。
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