【摘 要】
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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
【机 构】
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南开大学计算机与控制工程学院,中国民航大学信息安全测评中心,河北省高可信信息系统重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(No.2013CB834204);国家自然科学基金(No.61772291);天津市自然科学基金(No.17JCZDJC30500);中国民航大学信息安全测评中心开放课题(No.CAAC-ISECCA-201702)
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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.
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