基于相似度匹配的二进制软件漏洞检测技术研究

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基于相似度匹配的二进制软件漏洞检测技术研究

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基于相似度匹配的二进制软件漏洞检测技术研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-11页
第一章绪论	第11-18页
1.1 研究背景和意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-16页
1.2.1 源代码层面的软件漏洞检测	第12-13页
1.2.2 二进制代码层面的软件漏洞检测	第13-16页
1.3 主要研究内容	第16-17页
1.4 论文组织结构	第17-18页
第二章相关技术研究	第18-29页
2.1 二进制软件漏洞分析技术	第18-20页
2.1.1 静态漏洞分析技术	第18-19页
2.1.2 动态漏洞分析技术	第19页
2.1.3 基于机器学习的漏洞分析技术	第19-20页
2.1.4 机器学习和静态分析结合的漏洞分析技术	第20页
2.2 函数控制流图	第20-22页
2.3 深度学习	第22-27页
2.3.1 词嵌入	第22-24页
2.3.2 长短期记忆网络	第24-26页
2.3.3 图嵌入	第26-27页
2.4 图匹配和匈牙利算法	第27-28页
2.5 本章小结	第28-29页
第三章基于相似度匹配的二进制软件漏洞检测技术框架	第29-40页
3.1 FIT整体框架	第29-31页
3.2 三层特征控制流图	第31页
3.3 三层特征控制流图嵌入生成	第31-36页
3.3.1 指令嵌入生成	第32-34页
3.3.2 基本块嵌入生成	第34-35页
3.3.3 图嵌入生成	第35-36页
3.4 基于图匹配的图差异度度量	第36-39页
3.4.1 初始匹配	第37-38页
3.4.2 模糊匹配	第38-39页
3.5 本章小结	第39-40页
第四章系统设计与实现	第40-49页
4.1 需求分析	第40页
4.2 系统设计	第40-42页
4.3 系统实现	第42-47页
4.3.1 三层特征控制流图生成器	第42-44页
4.3.2 函数预过滤器	第44-46页
4.3.3 图匹配器	第46-47页
4.4 本章小结	第47-49页
第五章实验评估	第49-62页
5.1 数据集	第49-50页
5.2 基于SKIP-GRAM的指令嵌入模型可视化评估	第50-51页
5.3 基于深度神经网络的图相似度匹配模型的准确度评估	第51-56页
5.3.1 基线	第51-52页
5.3.2 训练细节	第52页
5.3.3 结果分析	第52-54页
5.3.4 举例说明	第54-56页
5.4 基于图匹配的函数相似度度量模块的性能评估	第56-57页
5.5 计算效率评估	第57-59页
5.6 漏洞检测能力评估	第59-60页
5.6.1 CVE-2016-5681	第59页
5.6.2 CVE-2013-1813	第59-60页
5.6.3 CVE-2014-3508	第60页
5.6.4 CVE-2017-15873	第60页
5.7 本章小结	第60-62页
第六章总结与展望	第62-64页
6.1 工作总结	第62页
6.2 工作展望	第62-64页
参考文献	第64-69页
致谢	第69-70页
攻读学位期间取得的研究成果	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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