近年來,軟件供應鏈污染問題日益嚴重,給用戶的隱私和財產安全造成了巨大的威脅。攻擊者利用軟件生產、交付或使用環(huán)節(jié)中的安全漏洞,通過劫持或篡改軟件供應鏈上的合法軟件,對終端用戶悄然實施攻擊。目前針對軟件供應鏈安全的研究較少,且現(xiàn)有工作多從宏觀層面對軟件供應鏈污染、污染檢測及污染防治問題進行闡述,鮮有工作提出系統(tǒng)性檢測方案。本文對軟件供應鏈下游的污染檢測方法進行了系統(tǒng)研究,主要工作和貢獻如下:1.目前軟件供應鏈污染檢測工作依靠程序逆向分析技術實現(xiàn),但尚未有工作綜述其研究進展。對此,本文分析了國內外百余個影響廣泛的軟件供應鏈安全事件,綜述了程序逆向分析技術在軟件供應鏈污染檢測問題中的研究現(xiàn)狀,并指出了自動化程序分析技術在軟件供應鏈污染檢測中仍存在的問題。2.針對當前軟件供應鏈污染檢測工作較少,相關研究不夠系統(tǒng)、深入的問題,本文在軟件供應鏈下游展開污染檢測研究;從污染目標和污染途徑兩方面入手,提出軟件供應鏈污染分類模型,詳細分析了軟件供應鏈污染檢測中存在的特殊問題;并提出了軟件供應鏈污染檢測框架,將軟件供應鏈下游的污染檢測問題劃分為檢測安裝包捆綁安裝、檢測第三方漏洞或惡意模塊復用以及檢測目標程序... 

【文章來源】：戰(zhàn)略支援部隊信息工程大學河南省

【文章頁數】：92 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

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第三章 增量式軟件自動化安裝件識別的自動化安裝，成功安裝了 10581 款軟件，在對剩余的軟件 識別的自動化安裝，成功安裝了 3316 款軟件，最后還有 1854 款軟方法成功安裝的比例如圖 3.8 所示。OCR識別未成功

圖 3.8 軟件自動化安裝各方法的成功比例對安裝成功的安裝包，除搜集安裝過程中的界面操作信息（如圖 3.9 所示），還將釋放的所有二進制文件壓縮，用于接下來的污染檢測，各個軟件安裝后的二進制文件信息如圖3.10 所示。靜默參數47.7%控件識別35.1%OCR識別11.0%未成功6.2%

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]可執(zhí)行文件捆綁器的研究及實現(xiàn)[D]. 趙和運.西安電子科技大學 2019
[2]基于機器學習的惡意軟件分類研究[D]. 陸中州.蘭州大學 2018
[3]基于卷積神經網絡的字符型圖片識別研究[D]. 金銘.蘇州大學 2018
[4]軟件供應鏈污染機理與防御研究[D]. 周振飛.北京郵電大學 2018
[5]一種代碼觸發(fā)技術的研究與實現(xiàn)[D]. 魏志強.哈爾濱工業(yè)大學 2013
[6]軟件產品族演化方法及應用研究[D]. 夏通.浙江工業(yè)大學 2011
[7]打印機驅動自動安裝系統(tǒng)的設計及實現(xiàn)[D]. 張楠.大連理工大學 2009



本文編號：3259539